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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。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询
打分情况。 用户可以将此次的评估报告通过导出按钮全部导出至本地存储,文件导出格式为CSV。 图3 评估报告页面 评估日志: 平台支持查看本次模型评估任务的详细日志。选择评估的模型后,可以查看其从创建开始到任务结束的日志内容,支持下载并保存到本地(log格式)。可通过日志查看报错,调整任务配置重新发起。
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 简体转换成繁体或者繁体转换成简体。
申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验,包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型,用户可根据所需提交体验申请,申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即体验”,平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。
能力,常用于多轮对话、聊天任务。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用
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。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型,如,闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务,可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型,示例代码如下: @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型(LLM)通过对海量公开数据(如互联网和书籍等语料)进行大规模无监督预训练,具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
数据配比功能介绍 用户针对业务场景,可以通过数据配比功能,自由组合多个数据集,并控制数据占比。 数据集来源:用户自己创建并且已经发布的数据集。 数据集组合:选择多个数据集,并且可以指定数据之间的配比和条数,最大支持20个。 配比的作用:支持用户灵活调整数据集的比例。 比例:用户自己创建的
获取API认证鉴权信息(获取Token) 登录“我的凭证 > API凭证”页面,获取user name、domain name、project id。 project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如,盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和
配置项中的认证凭据等信息不建议明文配置在配置文件中,可以通过以下方式扩展自定义的加解密组件: 在一个module(yourmodule)中自定义一个解密方法decrypt_func(key_id, cipher),要求可以通过`from yourmodule import decr
务提供的资源池中。 推理资产 选择“已购资产”。 限时免费:使用免费的推理资源,仅支持部署一个实例。 已购资产:由用户购买的推理资源,实际可用推理单元由购买时的数量决定。 实例数 实例数越大,能够同时处理的请求数量越多。 高级配置 选择盘古-NLP-N4系列模型时显示,配置最大Token长度。
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
开通盘古大模型服务 盘古大模型具备文本补全和多轮对话能力,用户在完成盘古大模型套件的订购操作后,需要开通大模型服务,才可以调用模型,实现与模型对话问答。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。
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为一个大模型;而llm2没有指定config,默认使用sdk.llm.pangu.url,若地址与custom.llm.url,则为另外一个大模型。
害信息,保障模型调用安全,推荐进行开启。 图3 大模型内容审核 盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 推荐用户购买内容审核套餐包,购买内容审核套餐包时,需要选择“文本内容审核”套餐。 如果
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
),帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅涉及设计和研发提示词,还包括与大型语言模型的交互和研发中的各种技能和技术。它在实现和对接大型语言模型、理解其能力方面扮演着关键角色。用户可以通过