检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 AK/SK签名
return_type。为可选参数,如果func为未指定返回值类型的callable类型,必须通过return_type指定返回值类型。 父主题: Agent(智能代理)
"充值金额" } }, "required": ["chargeType", "amount"] } 父主题: Agent(智能代理)
学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置得过小
StaticTool<GetReimbursementLimitTool.InputParam, String> { 父主题: Agent(智能代理)
* 答复:"已为您预定2024年05月10日下午3点到8点的A05会议室。请准时参加会议。" */ } 父主题: Agent(智能代理)
话题重复度控制(presence_penalty) -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。 参数设置正值,模型倾向于生成新的、未出现过的内容;参数设置负值,倾向于生成更加固定和统一的内容。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 为
如何调整训练参数,使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进
结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子
盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS,加入检索模块,提高模型回复的准确性、解决内容过期问题。
创建知识库 选择知识库类型后,单击“创建”进入知识库设置页面,创建知识库。 当选择“自定义知识库”时,需要设置名称、英文名称、描述信息。注意英文名称和描述将影响模型检索效果,不可随意填写,需按照知识库中文档的实际内容或知识库目进行填写。设置完成后单击“立即创建”进入知识库详情页,上传文
创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述,如填写功能介绍。 指令 通过指令可以设定A助手的行为和响应。如设置AI助手可以扮演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。
意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 写作示例
将深入了解如何利用推理SDK高效集成盘古大模型的推理能力,为您的应用提供智能支持,提升模型在实际场景中的推理性能。 SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面?
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个
add_docs(bulk_list) 数据检索 docs = vector_api.similarity_search("bar", top_k=2) 数据清理 vector_api.clear() CSS插件模式(内部已集成Embedding, 支持多字段组合向量检索)。 CSS插件模式,需要
memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫" docs = vector_api.similarity_search(query, 4) # 摘要 doc_skill
memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰?" docs = vector_api.similarity_search(query
indexName("test-stuff-document-062102") .build()); // 检索 String query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰?"; List<Document> docs = cssVector