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知网·政知通智能辅政系统:提供公文生成、政策比对、决策辅助等功能。 知网·律境法律大模型:支持法律问答、智慧办案、合规审查等法律AI应用。 如何使用预置应用 进入Agent开发平台后,在导航栏选择 “应用百宝箱”。 通过分类筛选(通用、医疗、金融、政务)找到目标应用。
date_captured 否 图像捕获的日期和时间。 flickr_url 否 图像在Flickr网站上的URL。 id 是 图像的唯一标识符。 annotations 是 标注信息。 num_keypoints 是 标注的关键点数量。
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。
图2 获取提示词模板 使用提示词后,系统会将选择的提示词自动填充到提示词的编辑框中,您可以基于自己的业务场景修改提示词。修改提示词时,你需要重点关注提示词中的横线部分。你需要根据编辑块的空白引导添加文本内容。
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。
ACC ACC(异常相关系数,距平相关系数,Anomaly Correlation Coefficient)是一个重要的统计指标,用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。
漏报率关乎于错过真正的故障,高漏报率表示实际存在故障时,系统未能正确识别并报警,这意味着真正的故障被忽视了。这种情况下,可能会导致设备损坏加剧、意外停机甚至安全事故的发生。
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。
组件资产:组件资产包括脚本、算法包、后处理代码,支持从OBS导入后处理代码;支持预置组件,包括预置全域感知服务组件、决策优化服务组件。同时支持组件发布到Gallery,支持从Gallery订阅组件。
选择缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。
数据加工:详见系统预置加工算子介绍。 数据标注:支持AI辅助标注功能,提升标注效率与准确性。 约束限制 在使用大模型时,请注意以下约束条件: 接口规范:模型请求体与响应体需符合OpenAI标准接口格式。
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 发布模型 开启自动发布 开启自动发布后,模型训练完成的最终产物会自动发布为空间资产,以便对模型进行压缩、部署、评测等操作或共享给其他空间。 基本信息 名称 训练任务名称。
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 发布模型 是否开启自动发布 关闭,训练完成后手动发布到模型资产。 开启,配置可见性、模型名称和描述。 基本信息 任务名称 模型压缩任务的名称。 压缩后模型名称 设置压缩后的模型名称。
高级配置 提示词 高级可选配置项,提供进阶开发者修改提示词,如果不配置将会使用系统默认值。提示词的撰写可能影响到意图识别节点的准确性。 历史对话轮次 选择是否打开历史对话引用功能,默认为0即不会引用对话历史,配置N轮即可记录N轮对话的内容。
高级配置 允许用户退出交互 开启后,若用户在与提问器的对话交互中,表达“中止对话”类的意图,系统会自动结束当前提问,并跳转至结束节点。 提取参数完毕需要用户确认 开启后,若用户希望提问器参数提取完毕后进行用户确认,则开启此功能。
环境变量 用户在组件代码中定义的外部环境变量。 图4 deploy_together组件部署配置 custom_python_script组件 custom_python_script组件与组件管理中的自定义脚本组件功能基本相同,支持用户自己编写Python代码完成特定组件功能。
它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求: Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。 Go SDK支持go 1.14及以上版本。
以Llama模型的数据配比为例,主要包括了82%的网页数据、6.5%的代码数据、4.5%的书籍数据、4.5%的百科数据,以及2.5%的论文数据。但是对于一些更加注重代码生成能力的代码大模型,则需要混入更多的代码数据。
并发数:指系统同时处理的 API 请求数量,可以根据模型的性能进行配置,范围1~32。 QPM:指每分钟内允许发送的 API 请求总数,可以根据模型的性能进行配置,范围1~5000。
为了能获取更高质量的数据,可以通过CoT(思维链)、self-instruct等方式批量调用大模型,来获取满足您要求的数据。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来获取数据。 数据量足够,但质量较差,可以微调吗?