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文本对话 功能介绍 调用大语言模型推理服务，根据用户问题，获取大语言模型的回答。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/chat/completions 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
LLM LLM（Large Language Model，大语言模型）即大模型，仅包含“chat”一个执行动作。 运行动作 输入参数 用户配置运行动作执行动作，相关参数说明如表1所示。 表1 运行动作属性配置输入参数说明 参数 是否必填项 说明 模型服务调用ID 是 从“Agent编排中心
AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ 进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎
了一个特定的范围之中，进而更好地控制模型的输出。通过提供清晰和具体的指令，引导模型输出并生成高相关、高准确且高质量的文本对答内容，属于自然语言处理领域突破的重要技术，可以提升用户的使用体验和效率，减少用户的困惑和误解。 前提条件 已创建提示语。 优化提示语 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“知识中心
大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":
开发工具、插件、软件包或详情信息。 步骤四：开发代码 开发代码是开发人员使用编程语言编写程序的过程，包括设计、编写、测试和维护程序的过程。在代码开发过程中，开发人员需要根据需求分析和设计文档，使用编程语言和开发工具编写程序代码，然后进行测试和调试，最终交付给用户使用。代码开发是产
程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型
准备工作 开发技能要求 熟悉Java语言，能够编写Java语言代码。 掌握IaC开发技术，熟悉YAML语言。 了解Spring Cloud框架。 环境准备 已下载并安装Maven，根据以下步骤配置Maven。 在<localRepository>标签内添加自己的本地仓库位置路径，这个本地仓库位置是自己创建的。
装，具体操作请参见查看插件详情或下载插件。 开发代码 开发代码是开发人员使用编程语言编写程序的过程，包括设计、编写、测试和维护程序的过程。在代码开发过程中，开发人员需要根据需求分析和设计文档，使用编程语言和开发工具编写程序代码，然后进行测试和调试，最终交付给用户使用。代码开发是产
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大token数。
I的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 约束与注意事项 运维中心提供的SDK是基于Java1.8版本开发的，如果Spring Cloud项目使用Java11及以上版本，则不支持使用运维中心提供的SDK进行应用开发。 AI原生应用引擎提供了Python语言的SDK，支持
在SLB中查看Lua配置 Lua是一种脚本语言，可以嵌入应用程序中，为应用程序提供灵活的扩展和定制功能，支持使用Lua脚本扩展Nginx的功能，Lua信息通过IaC配置，Lua定制的点在SLB管理台展示。 查看lua配置 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“微服务开发
创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。
创建微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。
程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型
在SLB中查看Lua配置 Lua是一种脚本语言，可以嵌入应用程序中，为应用程序提供灵活的扩展和定制功能，支持使用Lua脚本扩展Nginx的功能，Lua信息通过IaC配置，Lua定制的点在SLB管理台展示。 查看lua配置 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“微服务开发
对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 简
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大token数。
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大长度。
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