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ials.csv文件,包含AK/SK信息。 说明: 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 大语言模型 华为云盘古大模型 是,且至少选择一个大语言模型 sdk.llm.pangu.url 盘古大模型API调用URL。
型输入的内容、模型输出内容进行内容审核,帮助客户降低业务违规风险。 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
训练盘古大模型 选择模型与训练方法 创建训练任务 查看训练任务详情与训练指标 常见训练报错与解决方案
Reset Content 重置内容,服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置,相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved
click(lambda: None, None, chatbot, queue=False) demo.queue() demo.launch() 终端命令行下执行python3 chat.py运行应用,效果如下。 父主题: 盘古应用开发SDK实践
如何判断训练状态是否正常 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
的xxx文档”。 例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高
无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
评估模型效果。以下列出该场景中可能遇到的常见问题,评测过程中如出现这些问题,可参考相应的解决方案: 问题一:问答场景问题,针对文档库中的内容可以回答的问题,模型的最终回答不符合预期。 解决方案:首先进行问题定位,确定是未检索到相关文档,还是检索到相关内容但模型理解错误。如果未检索
数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程套件作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工
inputs=file_output, outputs=output, api_name="summary") demo.launch() 终端命令行下执行python3 doc_summary.py运行应用,效果如下。 父主题: 盘古应用开发SDK实践
您可按照需要选择是否开启内容审核。 开启内容审核后,可以有效拦截大模型输入输出的有害信息,保障模型调用安全,推荐进行开启。 图3 大模型内容审核 盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 推荐用户购买内容审核套餐包,购
Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面,获取“
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 AK/SK签名
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、部署、推理等功能,通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域:
图1 服务管理 图2 申请开通服务 您可按照需要选择是否开启内容审核。 开启内容审核后,可以有效拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。 NLP模型在流式输出时,同样支持内容审核。特别是模型生成超长内容时,通过实时审核模型生成的内容片段,可以有效降低首token的审核时延
I助手及SDK开发,满足多样化业务需求,助力企业在大模型领域取得卓越成果。无论是开发、训练还是部署,盘古大模型套件平台均为用户提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高效集成至您的业务流程中。接下来,将详细介绍该平台
通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具,再交给Agent去处理,示例如下: 定义一个Tool Retriever: final List<Tool> toolList = Arrays.asList(new