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调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同，具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题： 部署为边缘服务
Agent运行Session，包含历史Action，当前Action，状态 Attributes: messages: 本次session的用户的输入 session_id: UUID，在一个session内唯一 current_action: 当前Action
配置Vector(Python SDK) Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化：根据相应模型定义Emebedding类，如使用华为CSS Embedding为：Embeddings
配置Histroy(Java 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
*/ private String finalAnswer = ""; /** * 本次session的用户query */ private List<ConversationMessage> messages; /**
配置Vector(Java SDK) Embedding Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化：根据相应模型定义Embedding类。例如，使用华为CSS Embedding为：Embeddings
content="4点结束，线上会议")] agent.run(messages) 运行结果示例： 用户: 定个2点的会议 助手: 请问您的会议预计何时结束？另外，您是需要预订线上会议还是实体会议室？ 用户: 4点结束，线上会议 助手: 已为您预订2023年6月29日14:00至16:00的线上会议，请准时参加。
配置基础问答能力(Java SDK) 基础问答（SimpleSkill）提供基础的对话实现。 初始化。 1 2 3 4 5 6 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu
清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节，包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等，经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力： 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
添加Agent流式输出(Python SDK) Agent用于工具调用场景，与普通的LLM流式输出相比，区分了文本流与工具流。 文本流将输出模型的思考过程和最终结果；工具流将输出工具的调用过程，而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调：
配置多轮对话能力(Python SDK) 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化 from pangukitsappdev.skill.conversation_skill import ConversationSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory
配置多轮对话能力(Java SDK) 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.skill.Skills;
配置文档摘要能力(Python SDK) 基于已有的知识库，进行摘要总结。有stuff、refine、map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings
配置文档摘要能力(Java SDK) 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
final String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时，尽可能提示用户名称，手机号码等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new
rovider的原理为将完整的工具存入内存，再根据工具检索的结果（tool_id）将其从内存中取出。一般来说，ToolProvider将由用户自定义，后续会有例子说明。 上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此工具入库
模型训练所需数据量与数据格式要求 盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异，请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件数量不得超过1000个，单文件大小不得超过1G
Provider的原理为将完整的工具存入内存，再根据工具检索的结果（toolId）将其从内存中取出。一般来说，ToolProvider将由用户自定义，将在后续示例中说明。 此外，上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此
模型基础问答能力应用开发(Python SDK) 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。
API NLP大模型 Token计算器
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