首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何为api请求显示不同的微调?

为了为API请求显示不同的微调,可以通过以下几种方式实现:

  1. 使用HTTP请求头中的Accept字段:API可以根据请求头中的Accept字段来确定返回的数据格式。例如,如果Accept字段为application/json,则返回JSON格式的数据;如果Accept字段为application/xml,则返回XML格式的数据。
  2. 使用查询参数:API可以通过查询参数来接收客户端的参数,并根据不同的参数值返回不同的微调结果。例如,可以使用query参数来指定返回的数据数量、排序方式等。
  3. 使用HTTP请求方法:API可以根据不同的HTTP请求方法来执行不同的微调操作。例如,使用GET方法获取资源列表,使用POST方法创建新资源,使用PUT方法更新资源,使用DELETE方法删除资源等。
  4. 使用HTTP状态码:API可以根据不同的HTTP状态码来表示不同的微调结果。例如,使用200状态码表示请求成功,使用400状态码表示请求参数错误,使用404状态码表示资源不存在等。
  5. 使用身份验证:API可以根据用户的身份验证信息来确定返回的微调结果。例如,可以使用API密钥、OAuth令牌等进行身份验证,并根据用户的权限返回不同的结果。
  6. 使用版本控制:API可以通过版本控制来管理不同版本的微调。例如,可以在API的URL中添加版本号,或者使用请求头中的Accept-Version字段来指定使用的版本。

腾讯云相关产品推荐:

  • 腾讯云API网关:提供了灵活的API管理和微调功能,可以根据需求进行API的配置和调整。详情请参考:腾讯云API网关
  • 腾讯云云函数(Serverless):可以根据不同的请求触发不同的函数,实现微调功能。详情请参考:腾讯云云函数
  • 腾讯云负载均衡:可以根据不同的请求进行流量分发,实现微调功能。详情请参考:腾讯云负载均衡
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一文读懂 LLM Gateway 点滴

— 01 —何为 LLM Gateway ? 在人工智能领域, LLM(大型语言模型) 已成为变革性工具,能够生成人类质量的文本、翻译语言和编写不同类型的创意内容。...统一 API LLM Gateway 提供一个单一且一致的界面,用于与多个 LLM 提供商进行交互。例如,一个客户服务聊天机器人需要根据查询的复杂性在不同的 LLM 之间切换。...例如,一个电影推荐系统可能经常收到关于热门电影的请求。通过缓存这些常见响应,网关可以立即处理重复请求,而无需每次都调用 LLM API,从而降低成本并通过更快的响应提升用户体验。 4....网关内的负载均衡器会将这些请求分配到多个 LLM 实例甚至不同的提供商,确保没有任何一个端点过载,并保持快速响应时间。 7....实施良好的 LLM Gateway 可以自动重试请求或将其重新路由到不同的模型或服务,以最大限度地减少停机时间并确保无缝的用户体验。

24110
  • LLM-包装 黑盒语义感知视图语言基础模型的适应 !

    由于越来越多的VLMs,如Grounding-DINO 1.5 [31],作为带有专有许可的API发布。其次,它需要专业知识来设计和优化每个VLM和下游任务的微调目标和超参数。...最后,存在可用于微调专有模型的API,例如 [27],但仅限于预定义的范围并需要与外部私人公司共享数据,从而引发法律和隐私问题。...作者通过LLM与一个高效的训练策略进行微调来提高性能。 提示构建。在下一个LLM提示中,作者列出所有预测的输出(包括其方块坐标、标签和适用时显示的置信度(如浅灰色显示的下方))并翻译成自然语言。...这在私有模型(如GD-1.5[31])中尤其有趣,因为创建训练集可能非常昂贵;例如,仅获得训练集预测将需要≈ $1,600(每个API调用约为20)。...作者对仅对应300个免费API请求的val-umd的受限制子集进行了实验,该子集对应于GD-1.5。

    11410

    OpenAI 文档解读

    较高的值,如0.8会使输出更随机,而较低的值,如0.2会使其更加集中和确定性。 通常建议修改这个(temperature )或者 top_p ,但两者不能同时存在,二选一。...较高的值,如0.8会使输出更随机,而较低的值,如0.2会使其更加集中和确定性。 通常建议修改这个(temperature )或 top_p 但两者不能同时存在,二选一。...组织ID是您的组织的唯一标识符,可用于API请求中。 属于多个组织的用户可以传递一个标题来指定用于API请求的组织。这些API请求的使用将计入指定组织的配额。如果没有提供标题,则会计费默认组织。...缓存:通过存储经常访问的数据,你可以提高响应时间,而不需要重复调用我们的API。你的应用程序将需要被设计成尽可能地使用缓存数据,并在添加新信息时使缓存失效。有几种不同的方法可以做到这一点。...模型 我们的 API 提供了不同程度的复杂性和通用性的不同模型。最有能力的模型,例如 gpt-4 ,可以生成更复杂和多样化的完成,但它们也需要更长的时间来处理您的查询。

    37510

    几行代码,GPT-3变ChatGPT!吴恩达高徒、华人CEO震撼发布Lamini引擎

    有500强企业的技术负责人这样抱怨过:「我们团队的10名机器学习工程师用了OpenAI的微调API,结果我们的模型反而变得更差了,怎么办啊。」...值得注意的是,这个库中的优化(optimization)远远超出了现在开发者可以使用的范围,从更具挑战性的优化(如RLHF)到更简单的优化(如减少幻觉)。 比如,你想从不同的角度生成一个广告文案。...尝试prompt-tuning ChatGPT或其他模型 可以使用Lamini库的API,在不同模型之间快速进行prompt-tuning,只需一行代码,即可在OpenAI和开源模型之间切换。...Lamini库已经优化了正确的prompt,这样开发者就可以使用不同的模型,不必担心如何为每个模型设置prompt的格式。...以编程方式执行此操作的功能也会很快发布。 也可以把OpenAI的微调API作为起步。 在微调模型上进行RLHF 使用Lamini,就不再需要大型ML和人工标记团队来运行RLHF。

    49420

    开放API如何处理数据隐私问题?看看GPT-3 是怎么做的

    现在的人工智能系统在不同语言任务之间切换时,在性能上有一定的局限性,但是GPT-3在不同语言任务之间切换非常灵活,在性能上非常高效。...“OpenAI设计了不同的技术,将语言模型(GPT-3)从这个简单的任务转换为更有用的任务,如回答问题、文档摘要、上下文特定的文本生成等。对于语言模型,最好的结果通常是在特定领域的数据上进行“微调”。...企业关心的问题: OpenAI公开的GPT-3 API端点不应该保留或保存作为模型微调/训练过程一部分提供给它的任何训练数据。...任何第三方都不能通过向暴露的API端点提供任何类型的输入来提取或访问作为培训提示的一部分显示给模型的数据。...这两个请求/请求均由OpenAI独立处理,保留期仅适用于OpenAI,不适用于第三方。通过创建数据孤岛,无论保留窗口如何,第三方都将永远无法访问数据。

    78510

    如何构建基于大模型的App

    一般来说,我们有两种不同的方法来让大语言模型回答LLM无法知道的问题:模型微调和上下文注入。...与从头开始训练语言模型不同,我们使用已经预训练过的模型,如LLama,并通过添加特定于用例的训练数据来调整模型以适应特定任务的需求。...选择要使用的模型时,一般的考虑因素如下: LLM推理成本和API成本 针对不同的用例场景筛选大模型的类型。...文本嵌入模型用于语义搜索和生成向量嵌入 微调模型以在特定任务上获得更好的性能 指令微调模型可以充当的助手,例如RLHF的应用 LLM提供商一般会允许我们对每个请求选择要使用的模型,一个请求的输出也可以链接到第二个模型进行文本操作或审查...这些预训练向量使我们能够以如此精确的方式捕捉单词及其意义之间的关系,以至于我们可以对它们进行计算。我们还可以选择不同的嵌入模型,如Ada、Davinci、Curie和Babbage。

    2K20

    告别冷启动,LoRA成为大模型「氮气加速器」,提速高达300%

    现在,我们只需不到 5 个 A10G GPU 就能为数百个不同的 LoRA 提供推理服务,而对用户请求的响应时间则从 35 秒减少到 13 秒。...不过,以上已成为过去时,现在请求时间从 35 秒缩短到 13 秒,因为适配器将只使用几个不同的「蓝色」基础模型(如 Diffusion 的两个重要模型)。...总的来说,尽管我们已经有办法在各个部署之间共享 GPU 以充分利用它们的计算能力,但相比之下仍然需要更少的 GPU 来支持所有不同的模型。在 2 分钟内,大约有 10 个不同的 LoRA 权重被请求。...我们只需使用 1 到 2 个 GPU(如果有请求突发,可能会更多)就能为所有这些模型提供服务,而无需启动 10 个部署并让它们保持运行。 实现 我们在推理 API 中实现了 LoRA 共享。...推理请求通过保持基础模型运行状态,并即时加载 / 卸载 LoRA 来服务。这样,你就可以重复使用相同的计算资源来同时服务多个不同的模型。

    37710

    在线请求天气API,并解析其中的json数据予以显示

    Android网络与数据存储 第二章学习 ---- 在线请求天气API,并解析其中的json数据予以显示#### 概要: 请求互联网信息提供商并取得返回的数据使用到HttpURLConnection,...时,HttpClient已经彻底从SDK里消失了,虽然是个重要的类,包括如今的阿里云服务中,也依然给我们提供了基于HttpClient的API请求SDK,由于版本问题,我也难以使用。...(此处花费一整天用于折腾阿里云市场里购买的天气预报API,卒。) 所以,本着追赶潮流的思想,这次的App只使用HttpURLConnection进行网络请求。...int responseCode = connection.getResponseCode(); 此时responseCode将会有非常多种数字有可能被返回,如“404” 100~199 : 成功接受请求...将数据缓存到数据库,而页面显示时,直接从数据库提取数据,最终效果就是这样了 -完-

    5.9K41

    开发自己私有chatGPT(五)训练微调openai模型

    微调 了解如何为应用程序自定义模型。...介绍 通过微调,您可以通过提供以下内容从通过 API 提供的模型中获得更多收益: 比提示设计更高质量的结果 能够训练比提示所能容纳的更多示例 由于提示时间较短,可以节省token 更低的延迟请求 GPT...微调通过训练比提示所能容纳的更多的示例来改进少数镜头学习,让您在大量任务上获得更好的结果。对模型进行微调后,无需再在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低的延迟请求。...CLI 数据准备工具 我们开发了一个工具来验证、提供建议和重新格式化您的数据: openai tools fine_tunes.prepare_data -f 此工具接受不同的格式文件...如果事件流因任何原因中断,您可以通过运行以下命令来恢复它: openai api fine_tunes.follow -i 作业完成后,它会显示微调模型的名称

    5.2K41

    如何为非常不确定的行为(如并发)设计安全的 API,使用这些 API 时如何确保安全

    .NET 中提供了一些线程安全的类型,如 ConcurrentDictionary,它们的 API 设计与常规设计差异很大。如果你对此觉得奇怪,那么正好阅读本文。...本文介绍为这些非常不确定的行为设计 API 时应该考虑的原则,了解这些原则之后你会体会到为什么会有这些 API 设计上的差异,然后指导你设计新的类型。...---- 不确定性 像并发集合一样,如 ConcurrentDictionary、ConcurrentQueue,其设计为线程安全,于是它的每一个对外公开的方法调用都不会导致其内部状态错误...API 用法指导 如果你正在为一个易变的状态设计 API,或者说你需要编写的类型带有很强的不确定性(类型状态的变化可能发生在任何一行代码上),那么你需要遵循一些设计原则才能确保安全。...关于通用 API 设计指导,你可以阅读我的另一篇双语博客: 好的框架需要好的 API 设计 —— API 设计的六个原则 - walterlv 本文会经常更新,请阅读原文: https://blog.walterlv.com

    17420

    微调

    学习如何为您的应用程序定制模型。...介绍微调允许您通过提供以下内容,从 API 提供的模型中获得更多收益:比提示更高质量的结果能够训练比提示中能容纳的更多示例由于提示更短而节省的标记更低的延迟请求OpenAI 的文本生成模型已经在大量文本上进行了预训练...在接下来的部分中,我们将探讨如何为微调设置数据以及微调在各种示例中如何提高性能超过基线模型。微调发挥有效作用的另一个场景是通过替换GPT-4或利用更短的提示来降低成本和/或延迟,而不会牺牲质量。...API的基础知识,让我们看看如何针对几种不同的用例进行微调生命周期。...-0125:您正在微调的模型下面显示了从OpenAI微调作业生成的Weights and Biases运行的示例:每个微调作业步骤的指标将记录到Weights and Biases运行中。

    22110

    杞坚玮:小爱同学大模型在业务应用中的升级之路

    如何为大模型定义语音助手业务,如何为语音助手场景定制优化模型,是我们需要解决的重点问题。在效果提升的同时,如何平衡成本与性能也成为是否可以大规模扩展的关键问题。...有了意图识别结果后,进入决策阶段,依据结果确定调用何种接口,如小爱内部可能调用某三方 API 获取天气信息,需选好接口并填入相应参数。...其次,小爱主打人车家全生态,拥有众多 API,包括上百种功能的一方和三方 API,如何让 Agent 掌握如此多的 Tool Use 是个问题。...实体消歧方面,语义理解不仅依据 query,还结合用户 context,如之前的使用偏好、年龄段、请求设备等。这可能导致推送结果并非最适合用户。...例如“知否知否”,成年女性可能是想看电视剧,小孩子可能是想了解李清照的词。内容垂域的语义理解会因 context 不同而有不同结果,存在正负偏好问题。

    11300

    使用DOT语言和GraphvizOnline来可视化你的ASP.NETCore3.0终结点01

    当然不是,如/api/不应该产生响应。那这个呢?至于HTTP: *端点呢,它们会产生响应吗?...PolicyEdges这些边缘是基于URL以外的约束进行匹配的。例如,图中基于动词的边,如HTTP: GET,是策略的边缘,指的是不同的DfaNode....还有一个附加的属性,CatchAll,这在某些图形中是相关的,但我现在将忽略它,因为我们的API图并不需要它。 基于这些特性,我们可以通过使用DOT语言的其他特性,如形状、颜色、线型和箭头: ?...然后,我展示了如何将ASP.NETCore 3.x应用程序中的端点路由表示为有向图。我描述了端点图中不同节点和边缘之间的差异,并调整了图形的显示以更好地表示这些差异。...在后面的文章中,我将展示如何为应用程序生成自己的端点图,如何自定义显示,以及如何做的不仅仅是查看图形。

    2.3K30

    LLM 回答更加准确的秘密:为检索增强生成(RAG)添加引用源

    对于这一问题,业界有两种主要解决方法:微调和检索增强生成。业内许多公司(如 Zilliz、OpenAI 等)都认为相比微调,RAG 是更好的解决方法。...归根究底是因为微调的成本更高,需要使用的数据也更多,因此主要适用于风格迁移(style transfer)的场景。...那么如何为响应添加 RAG 引用源呢?其实有很多解决方法。你既可以将文本块存储在向量数据库中,也可以使用 LlamaIndex 之类的框架。...在本示例中,我们从百科中获取了不同城市的数据,并进行查询,最终获得带引用的响应。 首先,导入一些必要的库并加载 OpenAI API 密钥,同时也需要用到 LlamaIndex 的 7 个子模块。...总结 RAG 应用是流行的 LLM 应用。本文教学了如何为 RAG 添加引用或归属。

    2K21

    一文学会模型微调实战

    微调 学习如何为您的应用程序自定义模型。[1] 介绍 本指南适用于新的OpenAI微调API用户。如果您是传统的微调用户,请参阅我们的传统微调指南。...[2] 微调使您能够通过提供以下内容来更好地利用API可用的模型: 1.比提示词更高质量的结果2.能够训练更多示例,而不仅仅是适应提示词3.由于提示词更短而节省标记4.更低的延迟请求 GPT模型已经在大量文本上进行了预训练...这可以节省成本并实现更低延迟的请求。 请访问我们的定价页面[3]以了解更多有关微调模型的培训和使用的计费信息。 可以进行微调的模型是哪些?...我们建议首先使用50个精心制作的示范来进行微调,并查看模型是否在微调后显示出改进的迹象。在某些情况下,这可能足够了,但即使模型尚不达到生产质量,明显的改进也是提供更多数据将继续改进模型的良好迹象。...API的基础知识,让我们看一下如何在几种不同的用例中进行微调生命周期。

    46820

    OpenAI模型微调快速入门

    3.5-turbo-0613 babbage-002 davinci-002 gpt-4-0613 (实验中 — 符合条件的用户将看到一个选项,用于在 fine-tuning UI 中请求访问权限) 还可以微调微调的模型...没有改进表明,在扩展到有限的示例集之外之前,您可能需要重新考虑如何为模型设置任务或重构数据。 收集初始数据集后,建议将其拆分为训练和测试部分。...或现有的微调模型),并且是 training_file 将训练文件上传到 OpenAI API 时返回的文件 ID。...您可以使用 suffix 参数自定义微调模型的名称。 要设置其他微调参数,如 validation_file or hyperparameters ,请参考 API 规范进行微调。...在某些情况下,模型可能需要几分钟时间才能准备好处理请求。如果对模型的请求超时或找不到模型名称,则可能是因为模型仍在加载中。如果发生这种情况,请过几分钟再试。

    1.1K32

    GPT-3.5正式开放「微调」,人人可打造专属ChatGPT|附最全官方指南

    不同的品牌对外发出的声音是不一样的,从活跃创新初创公司到较为保守的企业,都可以通过模型微调让语调与对外形象保持一致。...微调可以通过训练比提示中更多的示例,来改进少样本学习,能够让模型在大量任务上获得更好的结果。 一旦微调模型,你就不需要在提示符中提供更多的示例。这样,既节省了成本,又降低了延迟的请求。...OpenAI建议,从50个精心制作示例开始,看看模型在微调后是否显示出改进的迹象。...你现在可以将此模型指定为Chat完成(用于gpt-3.5-turbo)或旧Completions API(用于babbage-002和davinci-002)中的参数,并使用Playground向其发出请求...首先,创建一组示例对话,显示模型应该是什么,如下这个例子是「拼写错误的单词」。

    1.4K51

    解读ChatGPT中的RLHF

    结合人工反馈,RLHF 可以帮助语言模型更好地理解和生成自然语言,并提高它们执行特定任务的能力,如文本分类或语言翻译。...当利用大语音模型完成 NLP 任务时,如何为一个语言模型编码幽默、道德或者安全呢?这些都有一些人类自己能够理解的微妙之处,但是我们不能通过创建定制的损失函数来训练模型。...这种循环行为可以从 OpenAI 的下图中直观地看到: OpenAI 使用客户通过 ChatGPT API 向模型提交的提示,并通过手动对模型的几个期望输出排序来微调语言模型,从而获得人工反馈。...下图像显示了预训练语言模型的内部工作原理以及用 RLHF 进一步进行微调的可选路径。 大模型的参数范围从100亿到2800亿不等,但目前还没有关于大模型最佳尺寸的答案。...通过减少回避式响应,减少有益和无害之间的紧张关系,并鼓励 AI 解释对有害请求的反对意见,从而改进对无害 AI 助手的训练,使控制人工智能行为的原则及其实现更加透明。

    1.5K30

    ChatGPT入门:解锁聊天机器人、虚拟助手和NLP的强大功能

    我们将讨论如何安装流行的深度学习库,如TensorFlow、PyTorch和Keras。 获取训练数据:训练ChatGPT这样的语言模型需要大量的文本数据。...$ pip install nltk spacy 了解ChatGPT API 深入了解ChatGPT API 身份验证 将API密钥包含在请求的标头中,使用“Authorization”字段。...的最佳实践 尝试不同的prompt,看哪种方式能产生最好的结果 利用对话历史:保持上下文连贯性 适当设置max tokens 尝试不同的 temperature 和 max tokens 策略性地使用系统提示...集成 ChatGPT NLP API、ML API、云服务 可以与各类API和服务集成,如Google的 Cloud Natural Language API、亚马逊的 Comprehend、微软的 Text...微调 ChatGPT 微调是将预训练模型适应到特定任务或领域的过程。微调 ChatGPT 包括在特定任务的较小数据集上对模型进行训练。

    56330

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭
      领券