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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。 推理资产 选择“已购资产”。 限时免费:使用免费的推理资源,仅支持部署一个实例。 已购资产:由用户购买的推理资源,实际可用推理单元由购买时的数量决定。
AM用户(子用户)进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用盘古的其他功能。 创建用户组 使用主账号登录IAM服务控制台。 左侧导航窗格中,选择“用户组”页签,单击右上方的“创建用户组”。 图1 创建用户组 在“创建用户组”界面,输入“用户组名称”,创建用户组。 返回用户组列表,单击列表中的“授权”。
力的入口。用户可以通过能力调测调用基模型与训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如,让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。
等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具,并通过AI助手,将这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提问时,大
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件
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
面试问题生成 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 写作示例
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型: 基模型:已经在大量数据上进行了预训练,学习并理解了各种复杂特征和模式。这些模型可以作为其他任务的基础,例如阅读理解、文本生成和情感分析等。基模型本身不具备对话问答能力。
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格和格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量,即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识,表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确且更具针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造,如果提示词模板满足不了使用需求,可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发
),帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅涉及设计和研发提示词,还包括与大型语言模型的交互和研发中的各种技能和技术。它在实现和对接大型语言模型、理解其能力方面扮演着关键角色。用户可以通过
盘古大模型具备文本补全和多轮对话能力,用户在完成盘古大模型套件的订购操作后,需要开通大模型服务,才可以调用模型,实现与模型对话问答。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:提供单轮文本能力,常用于文本生成、文本摘要、闭卷问答等任务。
过程并有效控制训练成本。每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Tokens,并根据模型的概率分布进行采样或计算。了解Token的消耗和费用计算规则,用户可以更准确地预测和控制训练成本,提高预算管理效率。训练
更多,更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出,提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
表1 规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率,数值越高,表明模型性能越好。
并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型:针对特定场景优化的大模型。例如,与非专业大模型相比,BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源(专
对召回工具的准确性要求更高。 多轮改写模型:对用户的问题进行多次改写,以增加召回内容的多样性。 检索工具数量:指在处理用户问题时,会检索出相关性最高的前N个工具。 历史信息处理策略 设置处理和利用用户历史对话信息的策略。 类型:对用户历史对话信息进行截断(truncation),用于控制传递给模型的上下文长度。