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提示财务报销助手依赖的必要信息,如用户名称等基础信息: 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等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new
基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过加载llm.properties配置文件。 在项目路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件: # 建议在业务项目入口处配置 import os os.e
Cache Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,当需要访问这些数据时,无需再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作: 初始化:指定缓存使用哪种存储方式,例如,使用内存型缓存可以设置为memory_cache
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
法,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,需要先开通盘古大模型服务。 使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“模型列表”中选择需要调用的模型,单击操作栏中的“调用路径”,复制对应模型的API请求地址。
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签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access
在AI助手的创建页面可以直接进行调测,也可以在AI助手列表页进行调测。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”,选择需要调测的AI助手,单击“调测”按钮。 图1 AI助手 在调测页面,可以调整AI助手的指令,输入问题后,单击“运行”获得模型回复结果。 图2 AI助手能力调测
required。是否为可选参数。 注意:字段的命名需要以小写字母开头,否则在转换成标准的Json schema时会出现问题,导致模型精度受到影响。 上例中的InputParam为一个复杂的入参,如果工具的入参为基本类型,则不需要再额外定一个结构体,例如: import com.huaweicloud
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
√ 盘古-NLP-N2单场景模型-4K - - - - √ 盘古-NLP-N2单场景模型-32K - - - - √ 当前支持评估操作的模型需要经过SFT(有监督微调)后方可进行模型评估。 父主题: 模型能力与规格
提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后,根据需要选择计费模式,基模型需选择“N2 - 基础模型功能 & 应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型,输入资源名称,类型选择“边缘部署”,输入需要订购的推理算力,单击“确认订单”。 订购完成后,进入“平台管理 >
实例化Tool Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类,静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化;动态工具开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过继承To
t Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 使用主账号登录盘古大模型套件平台。 在左侧菜单选择“平台管理 > 授权管理”,单击右上角“一键授权”进行授权。
Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,
> 模型部署”,单击界面右上角“部署”。 在创建部署页面,完成部署配置,填写基本信息。 表1 部署配置参数 参数名称 说明 选择模型 选择需要部署的模型。 推理资源 选择非限时免费的模型时显示。选择盘古大模型服务提供的在线推理资产。 部署方式 选择“在线部署”,即将算法部署至盘古大模型服务提供的资源池中。
提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词 在撰写提示词区域单击“设为候选”按钮,将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 图2 设为候选 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。
解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时需要指明“上面的xxx”。例如:“为什么你认为上面的xxx是xxx类别?为什么上面的xxx不是xxx类别?”,否则模型会认为用户反问是个新问题
底回复比例以及输入/输出token信息。 通过“服务管理”功能查看调用量 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,选择所需要查看的服务,单击操作列“查看详情”。 图1 查看详情 在服务详情页面,在“概览”页签,可以查看调用量的概览信息,在“监控”页签,可以查看下
示词管理”中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 勾选所需的提示词,并单击“保存到模板库”。 图2 保存提示词到模板库
可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。 通用模型的规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考: 表1 微调参数的建议和说明