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平台资源管理 管理模型资产、推理资产 获取token消耗规则
撰写提示词 创建提示词工程 撰写提示词 预览提示词效果 父主题: 提示词工程
两两比对提示词效果 设置候选提示词 两两比对提示词效果 父主题: 提示词工程
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
Memory(记忆) Memory(记忆)模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆能力,用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory(记忆)支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化
Memory(记忆) Memory(记忆)模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆功能,用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory(记忆)支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 基本概念
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题: API
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
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少,可以微调吗 数据量足够,但质量较差,可以微调吗 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 如何调整训练参数,使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题: 提示词写作实践
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题: 提示词写作实践
体验盘古大模型功能 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
清洗数据集(可选) 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题: 准备盘古大模型训练数据集
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题: 训练盘古大模型
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 提示词工程
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK简介 准备工作 Java SDK Python SDK 应用实践
LLMs(语言模型) LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用盘古、开源模型等模型API。 初始化:根据相应模型定义LLM类。例如,使用盘古LLM为: LLMs.of(LLMs.PANGU)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLM