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基于已有的知识库进行摘要总结，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适用于文档较少的场景。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud
幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [ { "role": "system", "content": "请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。"
SDK) History缓存，用于存储历史对话信息，辅助模型理解上下文信息，历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化：消息记录支持不同的存储方式，如内存、DCS（Redis）、RDS（Sql）。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api
vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰？" docs = vector_api.similarity_search(query, 4) # 问答 doc_skill
t-062102") .build()); // 检索 String query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰？"; List<Document> docs = cssVector.similaritySearch(query, 4
深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物，新的气候，甚至新的疾病。但是，他从未放弃，他始终坚信，只要他坚持下去，他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中，李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法，尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学，尝试理解这
/etc/hccn.conf，确保有如下回显网卡信息，则配置完成。 配置NFS网盘服务。 大模型采用镜像+模型分开的方式部署时，需要有一个节点来提供NFS网盘服务，创建部署时通过NFS挂载的方式访问模型。 父主题： 部署为边缘服务
SDK) History缓存，用于存储历史对话信息，辅助模型理解上下文信息，历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化：消息记录支持不同的存储方式， 如内存、DCS（Redis）和RDS（Sql）。 from pangukitsappdev.memory.sql_message_history
切割长文本，利用大模型逐步总结，如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包， pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。 盘古大语言模型。 开发实现
缘部署，输入推理实例数（根据边缘资源池的实际资源选择），输入服务名称，单击“立即创建”。 创建成功后，可在“模型部署 > 边缘部署”，查看边缘部署列表。 单击“服务名称”可进入服务详情界面。 如果服务部署状态为“部署失败”，可单击服务操作列的“启动”按钮，重新部署。 父主题： 部署为边缘服务
在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中，单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4 扩容模型推理资产 不同类型的模型在部署时，做占用的推理资产数量存在差异，部署模型时所占的推理资产数量与模型类型关系如下。 表1 部署模型 模型类型 推理资产占有数量 盘古-NLP-N1 系列模型 部署1实例占用0
应用开发SDK概述 应用开发SDK针对大模型应用开发场景，对大语言模型进行封装，提供了语言模型、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，简化用户的开发工作，帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言： Python Java 开发环境要求 华为云盘古大模型应用开发SDK要求Python
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型，可支持选择一个场景进行推理，如：搜索RAG方案等，具有32K上下文能力。 NLP大模型训练过程中，一般使用token来描述模型可以处理的文本长度。token（令牌）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
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。
LoRA轶值 / 8、16、32、64 较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，但需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新，资源消耗更少，但模型的表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1
评估概览：查看此次评估任务的各个规则指标评分情况。 模型结果分析：查看各个模型此次评估任务的基于各个指标的评分情况，以及具体到某条数据的打分情况。 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
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好
多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、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。
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