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初始化盘古LLM LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU); 基础问答：基础的模型文本问答，temperature等参数采用模型默认的设置。 llm.ask("你是谁？").getAnswer(); 同时调用多个不同的LLM。 final LLMConfig config =
式输出相比，提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback 事件流回调 */ void setStreamCal
Step的返回进行修改。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时，除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数，也可以通过实现监听器的onCheckInterruptRequirement实现。 agent.addListener(new
量差，或学习率设置过大，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减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导致模型
为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时，除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数，也可以通过实现监听器的on_check_interrupt_requirement实现。 class Inter
directory”报错，表示当前数据集格式、数据命名、数据存储路径不满足训练要求。 解决方案：请参考数据格式要求校验数据集格式。 请检查数据集路径是否设置正确。 图2 no such file or directory报错 The dataset size is too small报错 报错
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
SearchTool()); } 静态工具和动态工具的注册方式相同，通过addTool接口进行注册。 通过setMaxIterations可以设置最大迭代次数，控制Agent子规划的最大迭代步数，防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-
用户已经提供了公司名称"方欣科技有限公司",并指定了时间范围为今年1月。我将设置"report_type"为"经营异常风险检测",并将"skssqq"设置为"2024-01-01","skssqz"设置为"2024-01-31"。现在，我将调用工具。 行动:使用工具[risk_detection]
从已有数据导入：从已有的数据集中选择数据用于模型训练效果评估，如果数据超过100条，会取前100条数据。 图2 从训练数据拆分 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 设置订阅提醒后，模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”，创建有监督微调训练任务。
查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，可以在盘古大模型套件平台“服务管理”功能中获取。 图3 服务管理 图4
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
如果需要模型以某个人设形象回答问题，可以将role参数设置为system。不使用人设时，可设置为user。在一次会话请求中，人设只需要设置一次。 content 是 String 对话的内容，可以是任意文本，单位token。 设置多轮对话时，message中content个数不能超过20。
import LLMParamConfig from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化LLMs
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 6 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
标。然而，指标没有一个明确的阈值来指示何时模型效果差。因此，单靠该指标无法直接决定任务的调整策略。 如果指标低是由于提示词（prompt）设置不合理，可以通过在模型训练阶段扩大训练集和验证集来优化模型，从而改善评估结果。另外，还可以将评估数据集设计得更接近训练集的数据，以提升评估结果的准确性。
型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为：最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。
expired”（证书已过期）或“unable to verify the first certificate”（无法验证第一个证书）等。可以在Postman的设置中关闭“SSL certificate verification”选项。 关于盘古大模型API的详细请求参数、响应参数介绍请参见《API参考》文档。
进入训练数据集页面后，需要进行训练配置、数据配置和基本配置。 训练配置 选择模型类型、训练类型以及基础模型。 数据配置 选择训练数据集和配比类型，设置训练数据集配比，详情请参考数据配比功能介绍。 在训练数据集配比完成后，在单击“创建”或后续修改保存时，会对数据集的有效数据进行统计，确保满足模型训练的要求。
缺省值：0 （表示该参数未生效） stream 否 boolean 流式开关。 默认值为false，如果开启流式，请赋值true，同时n参数只能设置为1。开启流式开关后，API会在生成文本的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 响应参数
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