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申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验,包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型,用户可根据所需提交体验申请,申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即体验”,平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。
害信息,保障模型调用安全,推荐进行开启。 图3 大模型内容审核 盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 推荐用户购买内容审核套餐包,购买内容审核套餐包时,需要选择“文本内容审核”套餐。 如果
获取账号信息 在调用服务API、SDK时,需要将账号相关的信息作为API凭证传入代码。 API凭证主要包括:IAM用户名、IAM用户名ID、账号名、账号ID、项目ID、项目、所属区域。可登录控制台在“我的凭证 > API凭证”页面获取。 图1 获取账号信息 父主题: 准备工作
数据清洗是提高数据质量的重要环节,包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等,经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力: 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转 简体转换成繁体或者繁体转换成简体。
故障场景及用户主动终止训练任务后,能够基于中间checkpoints继续训练。 在数据配置中,选择训练模型所需的数据集。 图2 数据配置 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
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。 有监督微调(全量微调)训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异,请以前端页面展示的默认值为准。
推理资产,购买盘古大模型套件。 图3 购买盘古大模型套件 对于前期邀测用户,如果未购买模型推理资产,仍可以使用公共资源池部署模型;对于购买推理资产的邀测用户,仅可以使用专属资源池部署模型。 对于新购买平台的用户,仅可购买并使用专属资源池。 父主题: 准备工作
对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,并将这些信息整合到大模型生成的答案中,从而提供既准确又及时的答案。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“能力调测”。
实例化Agent(Java SDK) Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.agent.ReactPanguAgent; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型(LLM)通过对海量公开数据(如互联网和书籍等语料)进行大规模无监督预训练,具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和
体验盘古预置模型能力 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,在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1,能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能,且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置,然后在输入框中输入问题,模型就
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
),帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅涉及设计和研发提示词,还包括与大型语言模型的交互和研发中的各种技能和技术。它在实现和对接大型语言模型、理解其能力方面扮演着关键角色。用户可以通过
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 选中需要评估的候
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。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询
申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验,包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型,用户可根据所需提交体验申请,申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即体验”,平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。
横向比较提示词效果 将设置为候选的两个提示词横向比较,获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程
数据配比功能介绍 用户针对业务场景,可以通过数据配比功能,自由组合多个数据集,并控制数据占比。 数据集来源:用户自己创建并且已经发布的数据集。 数据集组合:选择多个数据集,并且可以指定数据之间的配比和条数,最大支持20个。 配比的作用:支持用户灵活调整数据集的比例。 比例:用户自己创建的