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管理模型资产、推理资产 查看模型资产与模型推理资产 用户购买盘古大模型套件后,可以在“平台管理 > 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后,可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 >
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题: 部署盘古大模型
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)采用self-instruc
token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确(AK对应的SK错误,不匹配;AK/SK中多填了空格)。
合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具,并通过AI助手,将
示工程提高语言模型的安全性,也可以通过专业领域知识和外部工具赋能语言模型,增强其能力。 Prompt基本要素 您可以通过简单的提示词获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息,也可以包含其他种类的信息,如上下文、输入
数据量足够,但质量较差,可以微调吗 无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 如何调整训练参数,使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数,使模型效果最优 为什么微调后的模型,回答总是在重复某一句或某几句话 为什么微调后的模型,回答中会出现乱码
用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值小于10,否则可能生成空值或极差的效果。因此,需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。
用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值小于10,否则可能生成空值或极差的效果。因此,需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。
06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和多模态模型API的详细介绍,您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接口,确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力,加速业务开发进程。 API文档 概述 NLP大模型 02 购买 了解盘古大模型的计费信息、购买准备工作以及
print(cache_value_after.answer) # 校验,相似 # 用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似,如果相似,就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算,以及设置的阈值来判断 # 例如,查询“缓存存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vec
er.getAnswer()); //校验,相似 //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似,如果相似,就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算,以及设置的阈值来判断 //例如,查询“缓存存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vec
toolPrinciple = "请在有用户ID、用户单据、用户最大报销比例的情况下查询用户最大报销额度时调用此工具。需要先分别调用query_receipt工具查询用户单据和query_reimbursement_ratio工具查询最大报销比例。", inputDesc = "用户ID、用户单据、用户报销最大比例"
C模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。如上例所示,当前的module-version需要配置为“N2_agent_v2”,模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True,prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题: Agent(智能代理)
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
任务信息填写完成后,单击“下一步”,搭建数据清洗流程。 可以使用预置的清洗模板完成对数据集的清洗,也可以基于算子搭建清洗流程。 图2 搭建数据清洗流程 将算子拖拽至“输入”、“输出”之间,即可完成清洗流程的搭建,搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗效果。算子功能的详细介绍请参见清洗算子功能介绍。 图3
阈值:指工具召回的相关性得分的阈值。阈值越高,召回工具的数量越少,但对召回工具的准确性要求更高。 多轮改写模型:对用户的问题进行多次改写,以增加召回内容的多样性。 检索工具数量:指在处理用户问题时,会检索出相关性最高的前N个工具。 历史信息处理策略 设置处理和利用用户历史对话信息的策略。
toolDesc = "资产注册查询", toolPrinciple = "请在需要查询各个公司的资产注册情况时调用此工具", inputDesc = "需要查询的公司名称,一次只支持查询一家公司", outPutDesc = "公司的资产注册规模") public class
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。