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完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数(step)参数更新的幅度。需要选择一个合适的学习,因为学习率过大会导致模型难以收敛,学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10的倍数 每训练一定数量的步骤(或批次)后,模型的状态就会被保存下来。
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。
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大模型体验申请页面。 图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型,单击“申请体验”,填写手机、邮箱和邀请码,单击“下一步”,提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2 父主题: 体验盘古大模型功能
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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,请避免该值小于10,否则可能生成空值或极差的效果。因此,需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。
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,请避免该值小于10,否则可能生成空值或极差的效果。因此,需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。
09:00的A01已预定成功 - 步骤3 答复:"已为您预定 A01会议室,时间为2024年5月8日早上8点到9点。 " 多轮执行增强 上述的例子中实际运行时只提供给模型多轮的对话,并没有提供工具执行的过程,有概率会出现模型不实际调用工具的情况。为了让大模型的效果更好,可以传入agentSession。
着深远的影响。它是重要的水资源,提供了大量的饮用水和灌溉水。同时,长江也是中国重要的内河航道,对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多,是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古
token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确(AK对应的SK错误,不匹配;AK/SK中多填了空格)。
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。 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。
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 > 资产管理 > 模型推理资产”,可查看订购的边缘部署资产。 父主题: 部署为边缘服务
配置知识库 大模型在进行训练时,使用的是通用的数据集,这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能,用户可以将领域知识上传到知识库中,向大模型提问时,大模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高效集成至您的业务流程中。接下来,将详细介绍该平台的使用流程,帮助您充分发挥盘古大模型套件平台的潜力。 图1 盘古大模型套件使用流程 表1 使用流程说明 流程 子流程 说明 操作指导
eployment_id} (/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置)。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置,参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档,获取账号相关信息。 华为云Gallery托管三方模型 否 Gallery三方托管模型API调用URL。
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
gemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency>
灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,首批支持14个开箱即用的大模型应用。用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 公测
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