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N4-4K版本 1万条/每场景 4GB(等价10亿Tokens) 4096 有监督训练 在单次训练任务中,一个有监督数据集内,上传的数据文件数量不得超过100个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过1GB。 表2 有监督微调数据大小说明 模型规格 最小数据量(数据条数) 单场景推荐训练数据量
深的领域背景知识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求:虽然通用模型学习了相当可观的基础知识,但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式,这将造成和基础知识的数据分布差异。例如,需要模型使用某银行
费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下:
提示工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较
通过vectorStoreConfig判断使用CSS的插件模式和非插件模式,如果配置了embedding模型,则使用非插件模式;否则使用插件模式。注意,在非插件模式下,vectorFields有且只有1个。 父主题: Memory(记忆)
文档问答 基于已有的知识库进行回答。有stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff:将所有文档直接填充到prompt中,提给模型回答,适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings
权限管理 如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现对华为云上购买的盘古大模型资源的权限隔离,可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,可以跳过本章节,不影响您使用服务的其他功能。
与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
创建子用户并授权使用盘古 如果您需要对华为云上购买的盘古资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)并结合盘古大模型套件平台提供的“角色管理”功能实现精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的
计费说明 计费项 关于盘古大模型的详细费用信息,敬请咨询华为云售前咨询,我们将为您提供专业的解答和支持。 盘古NLP大模型分为模型订阅服务、训练服务和推理服务三个收费项。 模型订阅服务和推理服务按调用时长计费,时长精确到秒。 训练服务按实际消耗的Tokens数量计费,话单周期内的Tokens计算精确到1K
"caption":"xx","relation_operator":"xx"}]} 步骤4.综合以上内容和json格式,输出json 微调数据清洗: 如下提供了该场景实际使用的数清洗策略,供您参考: 判断数据中的JSON结构是否符合预先定义的接口结构。 异常数据示例如下: {"context": "…"
当出现第三方库冲突的时,如Jackson,okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后),该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件,避免和业务自身依赖的库产生冲突: <dependency> <groupId>com.huaweicloud
print(f"{retrieved_tools}, {query}") return retrieved_tools 上述tool_provider中,实现了provide接口,可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表,同时也可以加一些后处理工作,例如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的tool_
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 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Age
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 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Age
如何调整训练参数,使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技
log.info("{} {}", query, retrievedTools); } } 其中,toolProvider中实现了provide接口,可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表,同时也可以加一些后处理工作,如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的toolPr
cache.clear() 参数解释:用于设置缓存对象的一些基本信息,如过期时间、session_tag等。 expire_after_access: int # 缓存失效策略-基于访问后到期时间(支持inMemeory缓存) expire_after_write: int #
户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮