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意识,制定科学规范的使用办法,强化使用过程的监测和评估。必须严格按照项目运作方案来确定资金使用范围,确保所有使用资金都是经过规范操作和审批的,必须严格按照使用资金的监管属性,统一管理各类资金,精细、规范、稳健。在内部管理上,应加强信息通报、关联跨部门协调机制,提高管理精神与管理水
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
使用API调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型,单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径
使用“能力调测”调用科学计算大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服
要素的情况。如果您有新的观测数据,可以使用微调来更新模型的权重,以适应新数据。 区域中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议: 区域中期海洋智能预测模型的训练支持预训练、微调两种操作,如果直接使用平台预置的区域中期海洋智能预测模型不满足您的使用要求时,可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下:
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别
理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型(NLP大模型、科学计算大模型)在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 盘古仅提供技术能力,不对最终生成的内容负责,建议用户在使用服务的过程中,对模型
同时,结合应用开发的提示词工程、Agent应用开发,您将能够高效构建智能应用,充分释放盘古大模型的潜力,为业务创新提供强大支持。 使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 数据工程 使用数据工程准备与处理数据集 模型开发 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
Agent开发平台概述 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设
盘古格式:训练盘古大模型时,需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
选择模型场景,分为“全球天气要素预测”、“全球中期降水预测”、“全球中期海洋智能预测”、“区域中期海洋智能预测”、“全球中期海洋生态智能预测”、“全球中期海量智能预测”。 全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 如果使用全球中期降水预测模型,需要选择1个平台预置好的全球中期降水
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数,实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 >
理部署,此模型版本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理、能力调测、边缘部署特性。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模
ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求
使用API调用NLP大模型 模型部署成功后,可以通过“文本对话”API调用NLP大模型。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径(URI) 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions