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判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随
优化工具描述 工具依赖的信息,可以通过其他工具获取时,增加关联关系提示: @AgentTool(toolId = "query_reimbursement_limit", toolDesc = "通过用户ID、用户单据、用户最大报销比例获取用户报销额度", toolPrinciple = "
langchain-openai): pip install pangu_kits_app_dev_py[all] cache相关依赖: pip install redis~=4.5.5 pip install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install
基础问答 应用介绍 基础的大语言模型问答场景。涉及模型问答,流式效果等相关特性。 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。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties,
估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标,进行横向(相同训练数据+不同规格的通用模型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
argemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency>
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 创建配置文件llm
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。
训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。
Agent助手 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力,通过与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。
为什么微调后的模型,回答会异常中断 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大
在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据,有效防止隐私泄露,保障个人隐私数据安全。 内容安全:通过预训练和强化学习价值观提示(prompt),构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全:通过模型动态混淆技术,使模
数据量和质量均满足要求,为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个
0 -ip -s address 192.168.0.230 netmask 255.255.255.0 hccn_tool -i 1 -ip -s address 192.168.0.231 netmask 255.255.255.0 hccn_tool -i 2 -ip -s
@Tool说明: name。工具的标识,建议为英文且与实际工具含义匹配,在同一个Agent中唯一。 description。工具的描述,建议为中文,尽可能的简短描述工具。 principle。何时使用该工具,为重要参数,该描述直接影响LLM对工具使用的判断,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。
认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,
API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 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。
尽可能的准确简短描述工具的用途。 toolPrinciple。表示何时使用该工具,为重要参数。该描述直接影响LLM对工具使用的判断,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 inputDesc。工具的入参描述,为重要参数。该描述直接影响LLM对入参的提取,尽