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第三轮用户反馈信息, “会议室更换为 AgentSession session3th = run(sessionId, "会议室更换为 // 第三轮回复:” A02会议室在今天下午2点到4点已经被使用了,无法预定。您是否需要更换其他时间或者其他会议室?”
在数据配置中,选择训练模型所需的数据集。 图2 数据配置 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 设置订阅提醒后,模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”,创建自监督训练任务。 自监督微调训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异,请以前端页面展示的默认值为准。
decrypt token fail:token解析失败。 token expires:token过期。 verify aksk signature fail:AK/SK认证失败。 x-auth-token not found:未找到x-auth-token参数。 token解析
新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多
新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多
选择盘古-NLP-N4系列模型时显示,配置最大Token长度。 服务名称 在线服务的名称。 描述 在线服务的简要描述。 订阅提醒 勾选订阅提醒,并添加手机号/邮箱,系统将在训练任务完成或重要事件发生时,发送提醒。 表2 部署实例量与推理单元数关系 模型类型 推理资源 盘古-NLP-N1系列模型
Css Embedding embedding_api = Embeddings.of("css") embedding单文本:把单个字符串转换为向量数据。(向量维度由模型确定)。 text = "this is a test text." # embed query. embedding
载该obs文件,上传到环境B对应的obs桶中。 登录环境B的盘古大模型套件平台,在“模型迁移”页面,选择“导入模型”,输入模型对应的obs地址和模型名称后,单击“确定”,启动导入模型任务。 图4 导入模型
Embedding Embedding css = Embeddings.of(Embeddings.CSS); embedding单文本:把单个字符串转换为向量数据。(向量维度由模型确定)。 import java.util.List; String text = "this is a test
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型(盘古-NLP-N2-基础功能模型)和基于
I加速卡与日志信息,单击“确定”。 如果节点有npu设备需选择“AI加速卡 > Ascend”,并选择加速卡类型。 如果节点没有加速卡,则选择“AI加速卡 > 不使用”。 单击“立即下载”,下载设备证书和Agent固件,并将设备证书与Agent固件分别重命名为license.tgz、hilens-agent
据。 图2 从训练数据拆分 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 设置订阅提醒后,模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”,创建有监督微调训练任务。 有监督微调(全量微调)训练参数说明 不同模型训练参数默认值
String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用
概念名 说明 Token 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。Token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成Token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个T
与上述的tool_provide呼应,在向tool_retriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,python需要借助pickle将函数或类转换成字节流字符串存入CSS中,用于在tool_provider中把工具组装出来: from pydantic import BaseModel
odule-version需要配置为“N2_agent_v2”,模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True,prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题: Agent(智能代理)
leVersion需要配置为“N2_agent_v2”,如上例所示,因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。 支持注册开源模型,开源模型的定义可参考开源模型。 final LLM llm = LLMs.of(LLMs.OPENAI, LLMConfig
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。
String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用