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部署盘古大模型 模型调用 使用“能力调测”调用模型 使用可视化的“能力调测”页面调用模型。 使用“能力调测”调用模型 使用API调用模型 通过API编写代码方式调用模型。 使用API调用模型 提示词工程 - 利用精心设计的提示词优化和引导大模型生成更加准确和相关的输出,提高模型在特定任务中的表现。
盘古-NLP-BI专业大模型-4K 4096 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有4K上下文能力。 盘古-NLP-BI专业大模型-32K 32768 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有32K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-4K
图5 填写获取Token接口 填写“获取token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图6复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。 { "auth": { "identity":
NET、NodeJs 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,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求: Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。
图5 填写获取Token接口 填写“获取token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图6复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。 { "auth": { "identity":
build()); LLMRespOpenAI result = llm.ask("你好"); 上述moduleVersion根据实际情况传值,也可以使用代码进行url和key的配置: final OpenAI llm = new OpenAI(LLMConfig.builder() .
图3 填写获取Token接口 填写“获取Token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图4复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。 { "auth": { "identity":
https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件(chat.py),示例如下: import os import sys import gradio as gr from pangukitsappdev
可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型,并且设置相似性判断阈值为0.1f,代码示例如下 embedding_api = Embeddings.of("css") cache_config = CacheStoreCo
APIG.0201 Backend timeout. 请求超时。 请检查原调用请求是否过于频繁,如果是并发过大,可以通过重试机制解决,在代码里检查返回值,碰到这个并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求;也可以后端检查上一个请求结果,上一个请求返回之后再发送下一个请求,避免请求过于频繁。
可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型,并且设置相似性判断阈值为0.1f,代码示例如下 Cache cache = Caches.of(CacheStoreConfig.builder() .storeName(Caches
图4 填写获取Token接口 填写“获取token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图5复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。 { "auth": { "identity":
HttpConfig这个类在sdk-core包里面找不到,造成原因为用户使用的sdk版本太老导致,建议使用最新版本的华为云java sdk,运行代码再具体定位。 java.lang.NoSuchFieldError: ALLOW_LEADING_DECIMAL_POINT_FOR_NUMBERS
https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件(doc_summary.py),示例如下: import os import gradio as gr import docx import
用于截取历史对话中的关键信息,将关键信息带入当前轮次的对话中。 该参数需要与工具配合使用,需要填入工具input_schema参数中API的请求参数。例如,在配置AI助手工具的代码示例中,创建预定会议室API的请求参数中有start,设置为start,即将会议的开始相关的信息作为关键信息,带入新轮次的对话中。 指令参数输入示例:
"temperature": 0.9, "n": 1 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于接口,您可以从响应消息部分看到返回参数及参数说明。 父主题: 如何调用REST API
图2 填写获取Token接口 填写“获取token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图3复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。 { "auth": { "identity":
status. # sdk.doc.split.css.proxy.enabled= 日志打印配置 SDK日志采用logging模块,参考以下代码开启相应日志打印信息: import logging # 打印在命令行(与打印在文件不同时生效) logging.basicConfig(level=logging
LLM llm2 = LLMs.of(LLMs.PANGU); log.info(llm2.ask("你好").getAnswer()); 上述代码中custom.llm.url为自定义的url地址(名字由开发者任意指定,或直接传入url地址),可以指向不同的模型,因此llm1为一个大
https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码,示例如下: /****************************************** 会议室状态查询工具