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Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者(无代码开发经验),
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个
有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编写代码的情况下,
等服务,便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升,尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。
消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文,则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同,也并不是每个接口都需要有请求消息体(或者说消息体为空),GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体,消息体具体内容需要根据具体接口而定。 将消息体加入后的请求如下所示,详细参数解释可参考文档API章节。
> 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域,单击“设为候选”,将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 候选状态的提示词将保存至左侧导航栏的“候选”中。 图2 设为候选 父主题: 横向比较提示词效果
西南-贵阳一”区域,需要获取与贵阳一区域的对应的项目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://{Endp
进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用的NLP大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。
ss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。
可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例,核采样控制生成文本的多样性和质量: 当“核采样”参数设置为1时,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力,数值越低,准确率也就越高,表明模型性能越好。
言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息,也可以包含其他种类的信息,
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 通常情况下,较大的数据批量可以使梯度更加稳定,从而有利于模型的收敛。然而,较大的数据批量也会占用更多的显存资源,这可能导致显存不足,并且会延长每次训练的时长。 训练轮数 指完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 学习率决定了每次训练时模型参数更新的幅度。选择合
间差距的指标。该值越小,表示模型在表面(海表)变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小,代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小,代表模型性能越好。
生成的内容结尾必须要引导观众购买; 6.生成的内容必须紧扣产品本身,突出产品的特点,不能出现不相关的内容; 7.生成的内容必须完整,必须涵盖产品介绍中的每个关键点,不能丢失任何有价值的细节; 8.生成的内容必须符合客观事实,不能存在事实性错误; 9.生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样;