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构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com
配置Vector(Python SDK) Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化:根据相应模型定义Emebedding类,如使用华为CSS Embedding
例如,用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。
模型Agent助手应用开发(Java SDK) 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力,通过与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties
运行Agent(Java SDK) 在给出的示例中,Agent中预置了2个工具,分别为: meeting_room_status_query:查询会议室的状态,是否被预订或者正在使用中。 reserve_meeting_room:预订会议室。 单轮执行: 调用run接口运行一个Agent
配置Vector(Java SDK) Embedding Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化:根据相应模型定义Embedding类。例如,使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of
使用Tool Retriever优化Agent性能(Java SDK) Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题
配置SDK(Java SDK) 基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过读取llm.properties配置文件;如果配置文件名不为llm.properties,需要在项目中主动设置,方法如下: 在resources路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值
使用Tool Retriever优化Agent性能(Python SDK) Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题
数据格式要求 盘古大模型服务支持如下数据,格式要求请参见表3。 表3 盘古数据文件格式要求 数据类型 支持格式 数据样例 是否支持拆分(划分训练集/验证集) 自监督训练数据 TXT、JSONL、PDF、WORD、HTML 编码格式为UTF-8。
本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台中参考如下参数调试: 表3 问答模型的推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.9 核采样(top_p) 0.4 话题重复度控制(presence_penalty) 0.3 部署推理服务后