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清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节,包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等,经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力: 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(多轮对话)(/chat/completions)
某个分隔符拼接到一个字符串中。例如: 原始对话示例: A:xxx号话务员为您服务! A:先生您好,有什么可以帮助您的? B:你好,是这样的 B:我家里上不了网了 B:网连不上 A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例:
约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备盘古大模型训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
开发盘古大模型Agent应用 盘古应用开发SDK 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,如文本对话功能。 只需在输入框中输入问题,模型便会自动返回对应的答案内容。平台还允许用户实时调整参数,以便更好地满足您的需求。 支持区域: 西南-贵阳一 使用能力调测与盘古NLP大模型进行对话问答
盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费,训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。 欠费 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。 模型订阅服务和推理服务为预付费,购买后不涉及欠费。
时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融入新领域的特征和规律,实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围,使其在更广泛的业务场景中发挥作用,为用户提供更加全面和深入的智能服务。
一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供一些基本信息,大模型就能生成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口
大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用对话问答(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。例如,以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [
大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出,以供下游操作,从而满足该场景下客户需求。 金融场景下,NL2JSON能力可以有效消除用户语义歧义性,提高数据处理的
query改写模块:针对多轮对话中经常出现的指代和信息省略问题,对用户输入的query做改写,将指示代词替换为实体词,并补充省略的context信息。基于改写后的query,再去调用中控模块以及检索模块,以便能够更好地检索出相关文档。 中控模块:对(经过改写后的)用户输入query,进行意图识别,判断是否是
右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,可以在盘古大模型套件平台“服务管理”功能中获取。 图3 服务管理 图4 获取deployment_id
的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。 华为云:负责云服务自身的安全,提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅
区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
模型的基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型,涵盖从基模型到功能模型的多种选择,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型
的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件,帮助开发者充分发挥盘古大模型的强大功能。企业可根据自身需求选择合适的大模型相关服务和产品,轻松构建自己的模型。
给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 NLP-多轮对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 父主题: 使用前必读
请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-Type”。
词。 在反问时需要指明“上面的xxx”。例如:“为什么你认为上面的xxx是xxx类别?为什么上面的xxx不是xxx类别?”,否则模型会认为用户反问是个新问题,而非多轮并回复“您并没有给我xxx问题,请给我具体的xxx问题,以便我更好地解答。” 复述任务要求 可以让模型复述prompt中的要求,考察模型是否理解。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、