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Model,大语言模型)即大模型,仅包含“chat”一个执行动作。 运行动作 输入参数 用户配置运行动作执行动作,相关参数说明如表1所示。 表1 运行动作属性配置输入参数说明 参数 是否必填项 说明 模型服务调用ID 是 从“Agent编排中心 > 我的模型服务”列表中“模型服务调用ID”列获取。
工作流的返回是json格式,但是大模型会进行总结,如何以json格式直接输出? 创建Agent配置工作流时,支持选择模式,选择为“总结模式”时,大模型会对工作流的输出进行总结;选择为“精确模式”时大模型不会总结,直接返回工作流的输出,如图1所示,具体介绍请参见创建并发布Agent。
础;微调数据集是模型微调的基础,通过在微调数据集上进行训练,您可以获得改进后的新模型以适应特定任务。 模型管理 支持通过API接入模型服务,同时支持将平台预置模型进行微调后,部署为模型服务,为检验模型的准确性及反应效果,您可以通过调测模型能力进行体验调测,确保模型能够在实际应用中正常运行。
我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗? 用户个人创建的数据集是属于个人账号下的专属数据,未经本人许可不会被其他人员查看到,且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题: AI原生应用引擎
和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数
产品运营人员能直观查看关键数据,分析产品运营过程中取得的成效和潜在问题。 数据模型 运营中心提供数据建模能力,运营人员可以新建实时数据模型和离线数据模型,也可以通过逆向数据库生成数据模型。通过提供多表关联建模整合表能力,一个数据模型可以映射多个数据表数据。 指标管理 运营中心提供指标自定义灵活配
对于华为或者第三方运营的商业化模型服务,支持通过API接入到AI原生应用引擎。模型运营方负责模型能力及技术支持,租户自行在模型运营方订购服务,或者通过云市场订购模型服务后,在AI原生应用引擎创建平台API Key,即可通过AI原生应用引擎平台调用模型接口。 前提条件 需要具备AI
ModelRouter提供了AI原生应用引擎模型网关的接口,可以访问AI原生应用引擎上的模型,接口调用类似OpenAI。 实例化 表1 实例化参数 参数名 参数类型 是否必选 参数描述 base_url str False 模型网关开放的ip和端口,有默认值可以不填。功能类似OpenAI的base_url。
、测试模型服务时需要调用ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用、大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优,按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。 适用计费项 AI原生应用引擎的以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 计费项 说明 ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用
见的单词。 方式二:单击由系统智能生成模型。 说明: 如果选择的模型服务商API在创建时设置了鉴权信息,在调用前需要配置认证鉴权,具体介绍请参见如何对模型供应商提供的模型服务设置鉴权。 如果要选择“我接入的”模型API作为思考模型,需要在模型服务描述中填写“SupportFunctionCall
单击输入框右侧的“引用模板”选择我创建的、我收藏的或平台预置的提示语模板。 推理模型 将提示语应用于我创建的、平台预置的或第三方模型服务中,预览推理结果。 选择推理模型后,可配置推理模型的相关参数,如表2所示。 表2 推理模型参数配置说明 参数名称 参数说明 最大token数 影响推理返回内容的最大长度,取值范围:1-10000。
于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3,则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如何使用快速配置功能一步创建异常检测任务。
事的复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供的信息,生成对应的文本或者图片。 测试提示语 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面,选择“提示语模板”页签。 将鼠标光标移至提示语模板卡片上,单击“测试”,进入模型调测页面。 在调测文本对话类型模型时,将提示语
低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3,则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库,MP
和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数
应用/服务 告警所属的服务,不选则默认展示用户拥有权限下的所有告警。 告警级别 告警上报时所带的level字段。 显示模式 显示模式分为三种,告警收敛、原始告警和仅收敛告警。默认显示告警收敛。 告警收敛:展示已收敛的告警和未收敛的告警。当告警被收敛后,可以单击收敛告警“操作”列的“详情”,查看并处理收敛的子告警。
AI原生应用引擎使用流程 AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台,其核心是将自创建或平台预置的模型服务、工具、工作流及知识库等编排成具有一定智能性和自主性的Agent。本章节梳理了AI原生应用引擎使用流程,可帮助您快速了解AI原生应用引擎的核心功能。 图1 AI原生应用引擎使用流程
可以指定对某些维度组合对应的指标进行告警,或过滤某些维度。 步骤四:配置训练模型 在异常检测任务列表,单击任务所在行“操作”列的“模型”。 在模型配置页面,单击主模型后的添加模型,如图1所示,可添加多个模型。 添加后,默认现在该模型“算法配置”页签。 图1 添加模型 在“算法配置”页签,配置算法参数,具体参数如表6所示,配置完成后单击“确定”。
AppStage运营中心概览页介绍 运营中心概览页面分为概览、操作指引两个区域,如图1所示。 图1 概览 概览 概览区域展示指标总数、看板总数、数据接入总数、数据模型总数和卡片总数。并提供操作指引的入口链接。↵ 操作指引 操作指引区域展示指标开发者、指标查看者、运营管理员不同角色拥有的操作权限,并提供操作入口。
下载AI原生应用引擎SDK AI原生应用引擎面向开发者提供了一套搭建原生应用的Python SDK,包含了模型调用,知识获取,工具调用等功能。开发者可以使用SDK调用AI原生应用引擎的各种能力,快速构建大模型应用。 用户可以通过AI原生应用引擎平台下载SDK,同时对SDK完整性进行校验以确保获取的