跑通 “基于星火大模型的群聊对话分角色要素提取挑战赛”baseline

一、跑通 “基于星火大模型的群聊对话分角色要素提取挑战赛”baseline

前置准备

指南：‌⁠‍‍⁠‍⁠⁠‍‍‍‌‌‬‌‌‍‌‬零基础入门大模型技术竞赛-速通学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn)

大语言模型：星火Spark Max（获取星火大模型的API调用参数）

训练平台：百度飞桨云训练平台（代码执行）

baseline代码

如果只是想要跑通的话，直接跟着上面的指南进行操作就行。只需要修改报读飞桨上的main.ipynb中的Step2直接按规范填入星火大模型的调用信息就行：

 SPARKAI_APP_ID = ''
 SPARKAI_API_SECRET = ''
 SPARKAI_API_KEY = ''

下面是对一些重要代码的一些认识：

调用星火Spark Max大语言模型

• 使用封装好的message对输入文本进行处理

  •  message = [chatMessage(
         role = "user",
         context=text;
     )]

• 构建星火大模型实例,

  •  spark = ChatSparkLLM(
             spark_api_url=SPARKAI_URL,
             spark_app_id=SPARKAI_APP_ID,
             spark_api_key=SPARKAI_API_KEY,
             spark_api_secret=SPARKAI_API_SECRET,
             spark_llm_domain=SPARKAI_DOMAIN,
             streaming=False,
         )

• 实例化handler对象，用于对生成文本进行处理，并将它们打印出来

• a = spark.generate([messages], callbacks=[handler]): 调用spark实例的generate方法来生成文本。[messages]是一个列表，包含了要生成文本的上下文或提示信息。callbacks是一个列表，包含了回调函数或处理生成文本的对象，这里是handler。

• return a.generations[0][0].text: 这行代码从生成的结果中返回第一个生成文本的文本内容。a.generations是一个列表，包含了生成的文本块。[0]表示选择第一个文本块，[0]中的text属性包含了实际的文本内容。