소개
watsonx.ai LLM에 액세스하는 사용자에게 자주 묻는 질문은 "샘플링 매개변수를 어떻게 설정합니까?"입니다. !
사실 꽤 쉽습니다.
샘플링 매개변수(또는 생성 매개변수)
- watsonx.ai 인스턴스에 액세스하세요.
- '프롬프트 랩 열기'를 클릭하세요. 프롬프트 랩의 두 탭 중 하나에서 매개변수 아이콘(그림과 같이 맨 오른쪽에 있는 아이콘)을 클릭합니다.
설정된 LLM(기존에 사용하던 LLM 또는 기본으로 설정된 LLM)을 변경할 수 있습니다.
- 매개변수 대화 상자가 열리면 필요에 따라 설정할 수 있습니다.
- 매개변수가 설정되면 동일한 도구 아이콘 세트에서 '코드 보기>'를 선택하세요.
인터페이스는 매개변수 구현을 포함하는 3가지 유형의 코드를 제공합니다. 아래 샘플은 Curl, Node.js, Python입니다.
curl "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/text/generation?version=2023-05-29" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Accept: application/json' \ -H "Authorization: Bearer ${YOUR_ACCESS_TOKEN}" \ -d '{ "input": "systemYou are Granite, an AI language model developed by IBM in 2024. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior.\nassistant", "parameters": { "decoding_method": "sample", "max_new_tokens": 200, "min_new_tokens": 100, "random_seed": 42, "stop_sequences": [], "temperature": 0.7, "top_k": 50, "top_p": 1, "repetition_penalty": 1 }, "model_id": "ibm/granite-3-8b-instruct", "project_id": "the one you get" }'
export const generateText = async () => { const url = "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/text/generation?version=2023-05-29"; const headers = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" }; const body = { input: "systemYou are Granite, an AI language model developed by IBM in 2024. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior.\nassistant", parameters: { decoding_method: "sample", max_new_tokens: 200, min_new_tokens: 100, random_seed: 42, stop_sequences: [], temperature: 0.7, top_k: 50, top_p: 1, repetition_penalty: 1 }, model_id: "ibm/granite-3-8b-instruct", project_id: "the-one-you-get" }; const response = await fetch(url, { headers, method: "POST", body: JSON.stringify(body) }); if (!response.ok) { throw new Error("Non-200 response"); } return await response.json(); }
import requests url = "https://us-south.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/text/generation?version=2023-05-29" body = { "input": """systemYou are Granite, an AI language model developed by IBM in 2024. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior. assistant""", "parameters": { "decoding_method": "sample", "max_new_tokens": 200, "min_new_tokens": 100, "random_seed": 42, "temperature": 0.7, "top_k": 50, "top_p": 1, "repetition_penalty": 1 }, "model_id": "ibm/granite-3-8b-instruct", "project_id": "the-one-you-get" } headers = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" } response = requests.post( url, headers=headers, json=body ) if response.status_code != 200: raise Exception("Non-200 response: " + str(response.text)) data = response.json()
개발자가 조정해야 하는 유일한 정보는 액세스 토큰입니다.
그렇습니까?
결론
watsonx.ai 플랫폼을 사용하면 애플리케이션 개발자가 LLM 샘플링 매개변수 세트를 매우 쉽게 조정할 수 있습니다.
위 내용은 watsonx를 사용하는 애플리케이션에 대한 모든 '샘플링 매개변수' 또는 '생성 매개변수'를 간단히 설정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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