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查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异,训练指标和训练方法的关系如下: 表1 训练指标和训练方法对应关系
对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为
选择盘古-NLP-N4系列模型时显示,配置最大Token长度。 服务名称 在线服务的名称。 描述 在线服务的简要描述。 订阅提醒 勾选订阅提醒,并添加手机号/邮箱,系统将在训练任务完成或重要事件发生时,发送提醒。 表2 部署实例量与推理单元数关系 模型类型 推理资源 盘古-NLP-N1系列模型 2K版:部署1实例占用0
ask(buildMultiTurnChatMessages()).getAnswer(); 带人设的问答:支持在LLM配置项中设置人设,在LLM问答时系统会自动加上该人设,同时支持以上问答功能(暂不支持GALLERY三方模型)。 import com.huaweicloud.pangu.dev
承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path 资源路径,即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数,可选,查询参数前面需要带一个“?”,形式为“参数名=参数取值”。 参考终端节点章节获取endpoint,并在接口的URI部分找到resour
fewShotPromptTemplate.format(inputs); 自定义prompt // 按约定的格式准备prompt文件; // 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例: …… prompts -- default -- documents
足。 训练与推理服务提供按需计费模式,属于后付费模式,即先使用再付费。费用根据训练服务实际消耗的Tokens数量乘以Tokens单价计费,系统将每小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费,训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。
en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,可以查看下详细的调用总量、调用成功量与调用失败量。
项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{En
盘古-NLP-N2-应用增强模型-4K 4096 基于NLP-N2-基模型训练的应用增强模型,支持插件调用,支持多种开发套件,可部署集成至业务系统。 盘古-NLP-N4-基模型 - 预训练模型,擅长逻辑推理,支持工具调用、自然语言生成SQL,可执行复杂任务,质量更高。 盘古-NLP-N4-基础功能模型-4K
"tool_id": "reserve_meeting_room", "tool_desc": "预定会议室,请在需要预定会议室时调用此工具,预定前需要先查询会议室状态", "input_schema": { "type": "object", "properties": {
的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练,盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译,还是问答系统,模型都能以高准确率完成任务,为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在
addTools(toolList); 工具添加后,会存储在向量库的索引中,并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具: // 查找工具 List<Tool> result = cssToolRetriever.search("预订会议室", 2); 返回的re
llm_config) pangu_llm.ask(messages).answer 带人设的问答:支持在LLM配置项中设置人设,在LLM问答时系统会自动加上该人设,同时支持以上问答功能(暂不支持GALLERY三方模型)。 import sys from pangukitsappdev
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? 更多 模型训练类 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? 更多 数据集类 数据量很少,可以微调吗?
盘古-NLP-N2-应用增强模型-4K 4096 基于NLP-N2-基模型训练的应用增强模型,支持插件调用,支持多种开发套件,可部署集成至业务系统。 盘古-NLP-N4-基模型 - 预训练模型,擅长逻辑推理,支持工具调用、自然语言生成SQL,可执行复杂任务,质量更高。 盘古-NLP-N4-基础功能模型-4K
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.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" 完整配置项如下: 配置项中的密码等字段
的食用鱼类,也是中国传统美食的原料之一。长江中的鱼类多样性体现了其丰富的生态系统,但近年来由于过度捕捞、生境破坏和污染等问题,长江中的许多鱼类种群数量急剧下降,特别是一些特有物种面临濒危。保护长江生态系统和其中的生物多样性已经成为当务之急。", "ppl":
id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如,盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。 打开Post
减少计算资源和时间消耗,且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型:系统提供的LLM(大语言)预置模型。 我的模型:经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。