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\n长江中典型的鱼类有:鲢鱼、鳙鱼、草鱼、鲤鱼等。"
请检查调用API时请求参数是否填写完整、是否有拼写错误、取值是否正确。 PANGU.3307 domain has not added the opened API. 账号未开通该API服务。 请确认是否已开通该API服务。
#回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels Go 安装华为云Go SDK
执行如下命令,查看是否有回显网卡信息。如果有,则说明网卡已经配置,否则继续操作下面步骤。 cat /etc/hccn.conf 执行如下命令,查看npu卡数。
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。
请根据以上背景补全以下问题: 你有什么办法让他写作业吗"], "target": "你有什么办法让孩子写作业吗"} 中控模块:对于中控模块,可以首先尝试使用基础功能模型基于prompt来进行相关中控逻辑的判断,一般情况下能够满足绝大部分场景的需求。
授权使用华为云内容审核,有效拦截大模型输入输出的有害信息,保障模型调用安全。 授权后,在调用盘古大模型能力时,模型的输入和输出将分别调用一次内容审核服务,该服务为付费项,用户可按需购买。 若不使用,您也可以自行对接第三方内容审核服务。
为了让您更好的理解这几个参数的作用,如下列举了一些常见场景,以及对应的调参指导,供您参考: 文本生成:对于文本生成场景(宣传文案生成、信稿文本生成、文学创作等),通常希望生成的文本有一点的多样性,建议在保证不过于随机的基础上,增大“温度”或“核采样”的值(二者选其一调整)。
图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异,训练指标和训练方法的关系如下: 表1 训练指标和训练方法对应关系 训练指标\模型类型 自监督训练 有监督训练 训练损失值 √ √ 模型准确率 × √ 指标看板 × √ 困惑度 × √ 训练损失值指标介绍 训练损失值
"password": { "user": { "name": "username", //IAM用户名 "password": "********", //华为云账号密码
如果您的华为云账号已升级为华为账号,将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户,获取IAM用户的Token。 获取Token方法: Token可通过调用“获取Token”接口获取,接口调用示例如下。
LLMs messages = [ConversationMessage(role=Role.SYSTEM, content="你是一个乐于助人的助手"), ConversationMessage(role=Role.USER, content="北京有什么好玩的地方
" 多轮执行增强 上述的例子中实际运行时只提供给模型多轮的对话,并没有提供工具执行的过程,有概率会出现模型不实际调用工具的情况。为了让大模型的效果更好,可以传入agentSession。
单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行,在某些关键节点,让用户先进行确认,确认后再执行,或者用户对模型的结果有异议或者想法有变化,想对当前结果进行更改。
"password": { "user": { "name": "username", //IAM用户名 "password": "********", //华为云账号密码
公有云API同时支持使用AK/SK认证,AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名,签名过程会自动往请求中添加Authorization(签名认证信息)和X-Sdk-Date(请求发送的时间)请求头。AK/SK认证的详细说明请参见:AK/SK。
"password": { "user": { "name": "username", //IAM用户名 "password": "********", //华为云账号密码
"password": { "user": { "name": "username", //IAM用户名 "password": "********", //华为云账号密码
略 略 训练模型 自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e
训练模型 自监督训练: 不涉及 有监督微调: 该场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 6 学习率(learning_rate) 7.5e-