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搭建边缘服务器集群 执行如下命令，生成docker证书。注意该命令只需执行一次，如果已有相关证书，请跳过该步骤。 bash cluster_install-ascend.sh generate_docker_cert --pkg-path=/home/hilens/pkgs 基于
追加：清洗后数据增加到原有数据集路径下。 任务信息填写完成后，单击“下一步”，搭建数据清洗流程。 可以使用预置的清洗模板完成对数据集的清洗，也可以基于算子搭建清洗流程。 图2 搭建数据清洗流程 将算子拖拽至“输入”、“输出”之间，即可完成清洗流程的搭建，搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题： 部署盘古大模型
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器，通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型（盘古-NLP-N2-基础功能模型）和基于
训练数据需要依据不同任务场景进行构造。例如，当训练阅读理解任务时，需要选择一些包含大量阅读材料的数据进行训练。当训练广告文案生成任务时，训练数据则需要包含一定量的广告文案数据。 模型评估 一个评估数据集内，上传的数据文件数量不得超过100个，单文件大小不得超过1GB，所有文件的总大小不得超过1GB。
低下，还受到写手个人素质的影响。盘古大模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。 盘古大模型通过学习用户所需的文案风格和内容，能够轻松完成广告文案、社交媒体帖子、新闻稿等多种写作任务。它不仅能提供创意丰富、语言生动的文案，还能根据不同产品特性和目标受众进行定制，帮助产品吸引更多的潜在客户。
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
低质量SFT数据过滤。包括：对回答过短的问答对、回答风格不适宜的问答对进行过滤。同时，针对利用大模型从原始文档中抽取出来的问答对数据，您可以基于rouge-score值（https://pypi.org/project/rouge-score/）进行问答对的过滤。 下表列举了该场
的首选。 创作能力强 盘古大模型通过海量数据训练，能够捕捉更多语言规律和特征，在各类处理任务中表现出色。无论是生成文章、撰写报告，还是设计广告文案，盘古大模型都能根据输入需求灵活调整，生成符合预期的高质量内容。 推理速度快 盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法，显著提升了
点符号、大中小。 文本长度过滤 过滤文本长度超出指定范围的内容。 乱码文本 过滤乱码字符占比超过阈值的文本。 汉字比率过滤 基于文档中汉字占比过滤数据。 目录\封面过滤 移除文本的目录和封面。 图注标注过滤 移除文本中的图标和标注信息。 参考文献过滤 移除文本中参考文献的信息。 数据去重
当然，如果您的数据质量较差，也可以采取一些方法来提升数据质量，比如： 数据清洗：您可以通过一些简单基础的规则逻辑来过滤异常数据，比如，去空、去重、字符串过滤等。同时，您也可以采用PPL（困惑度），或训练一个二分类模型等方式过滤脏数据。 数据增强：您可以通过一些规则来提升数据的多样性，比如：同义词替换、语法结构
提示词工程 - 利用精心设计的提示词优化和引导大模型生成更加准确和相关的输出，提高模型在特定任务中的表现。 提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用，并结合多种工具，实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、
有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。
存在内存中的方法，它可以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。 配置Cache(Java SDK) 配置Vector(Java SDK)
存在内存中的方法，它可以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。 配置Cache(Python SDK) 配置Vector(Python
xxx 方法二：产品介绍可以来源于真实的产品信息，也可以通过in-context-learning方式生成。示例如下： 大模型输入： 你是一个广告策划，你的工作是为不同的产品写宣传文案。 以下是一些优秀的宣传文案样例，请参考这些样例，为产品：“%s”编写一段宣传文案。 宣传文案样例1：
称","dimensions":"维度列表","query_filters":"where中的过滤条件，所有条件为AND关系","having_filters":"having中的过滤条件，所有条件为AND关系","value":"值内容","relation_operator":"字段与值的逻辑关系，枚举值"
上述tool_provider中，实现了provide接口，可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表，同时也可以加一些后处理工作，例如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的tool_provide呼应，在向tool_retriever中添加工具时，可以添加任意的元数据，python需要借助pick
其中，toolProvider中实现了provide接口，可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表，同时也可以加一些后处理工作，如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的toolProvide呼应，在向toolRetriever中添加工具时，可以添加任意的元数据，用于在tooProvider中把工具组装出来：
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