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在Local repository中配置自定义的Maven仓库地址。 JAVA开发环境的配置。 AppStage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AppStage提供的SDK进行应用开发。以下步骤以win7环境配置JDK8
登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我部署的”，model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 租户接入模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我接入的”，model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 frequency_penalty
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
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":
用引擎SDK，方便开发者将AppStage的能力快速集成到自己的应用中。 本文介绍了AppStage提供的开放API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 运行时引擎提供的SDK是基于Java1.8版本开发的，如果Spring Cloud项目使用Jav
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
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。代码开发是产品开发的重要环节，决定了产品的质量和可靠性。 开发代码的详细指导请参见《开发指南》。
对创建的提示语进行优化 提示语优化是针对提示语进行结构、排版、内容等维度进行优化和改进，将大模型的输入限定在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
我的模型服务”列表中“模型服务调用ID”列获取。 对于我收藏的模型及资产中心的模型可以直接使用模型名称，其他的需要使用列表中的模型服务调用ID。 消息 是 选择数组类型的节点输出。 单击可切换为数组样式，配置“角色”和“对话内容（输入）”。 输出参数 该执行动作是根据用户定义的内容输出指定参数。 节点实例 单
以中英文、数字开头。 数据集描述 输入数据集的相关描述。 标签 在下拉列表选择数据集的分类标识。 当创建的微调数据集用于Functioncall能力增强类型的微调任务时，标签需选择为“功能调用”。 任务领域 无需配置，默认为“自然语言处理”。 数据集格式 可选以下两种格式： 对话
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。 支持将平台资产中心预置的部分模
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。 温度
以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，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。
的）、我的路由策略、平台预置模型或模型服务商提供的模型。 输出方式 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
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
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特定任务上追求更高性能表现的场景。
以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，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。
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。
任务流程的细化分解是一种有效策略，能够简化系统架构，并降低对大语言模型能力的过度依赖。通过将繁复的工作拆解为一系列独立节点，不仅增强了复杂任务处理的效率，还在很大程度上提升了整个系统的透明度、鲁棒性和错误容忍度。这种方法使得LLM的应用范围得以扩大，即便面对高度复杂的任务也能表现出色。
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