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配置知识 配置知识的步骤如下: 在“高级配置 > 知识”,单击“添加”。 在“添加知识”窗口,单击“点此上传”,上传知识文件。 图1 添加知识 上传完成后,单击“确定”。 在“高级配置”中,可查看上传成功的知识文件。 图2 知识上传成功 父主题: 手工编排Agent应用
配置插件 配置插件的步骤如下: 在“高级配置 > 插件”,单击“添加”。 图1 配置插件 在“添加插件”窗口,选择预置插件或个人插件,单击进行添加,最后单击“确定”。若想创建插件可单击右上角“创建插件”,创建插件的步骤请参见创建插件。 图2 添加插件 添加插件后,可在“高级配置”中查看当前已添加的插件。
https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下,例如,对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”,响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”,
LLM:初始化完成的大模型节点,没有额外的Prompt配置,直接接受用户原始输入,并输出大模型执行后的原始输出,该组件的配置详见配置大模型组件。 用户可根据需求配置所需组件,并连接其他组件。除开始、结束和大模型组件外,平台提供了意图识别、提问器、插件、判断、代码组件,配置详见配置意图识别组件、
Object> 用户提出的问题,作为运行工作流的输入,与工作流开始节点输入参数对应。 plugin_configs 否 List<PluginConfig> 插件配置,当工作流有配置用户自定义插件节点时,可能需要配置鉴权信息等,具体结构定义详见表4。 表4 PluginConfig参数
型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度
流程型Agent:以工作流为任务执行核心,用户通过在画布上对组件进行“拖拉拽”即可搭建出任务流程,场景的组件包括LLM节点、Code节点、Branch节点等,优点是可扩展能力强,用户适当使用低码开发,缺点是对话交互智能度不高,复杂场景下分支多,难以维护。 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的部署ID。 图1
管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型,但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时,可选择全量升级或滚动升级两种方式:
配架构类型。 资源配置 实例数 设置部署模型是所需的实例数,单次部署服务时,部署实例个数建议不大于10,否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 名称 设置部署任务的名称。 描述(可选) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署科学计算大模型
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看模
管理科学计算大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数,但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升
动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 父主题: 训练NLP大模型
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题:
数。 单击应用右上角的,打开大模型参数配置页面。配置参数见表1,完成大模型参数配置。 表1 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的LLM,不同的模型效果存在差异。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输出内容严格遵循指令要求,可能会反复讨论某个主题,或频繁出现相同词汇。
动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 父主题: 训练科学计算大模型
、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》详细介绍华为云安全性的构建思
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题:
start,开始节点,表示开始调用模型进行会话。 message,消息节点,表示模型返回的消息。 plugin_start,插件调用请求节点,表示调用插件的请求信息。 plugin_end,插件调用响应节点,表示调用插件的响应信息。 statistic_data,执行数据节点,包含本次调用的耗时信息。