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node-type是集群节点类型。其中，worker表示工作节点，controller表示主控节点。 在服务器执行如下命令，判断docker是否安装成功。 systemctl status docker 在服务器执行如下命令，判断edge agent是否安装成功。 hdactl info 配置hda
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
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
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
is_by_step: 是否是逐步执行 current_message: 当前的AssistantMessage """ messages: List[ConversationMessage] session_id: str current_action:
langchain.memory import ChatMessageHistory # 内存型: chat_message = ChatMessageHistory() # Redis: redis_chat_message = RedisMessageHistory(msg_history_
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
* 本次session的用户query */ private List<ConversationMessage> messages; /** * 历史Action */ private List<AgentAction>
List<ConversationMessage> buildMultiTurnChatMessages() { List<ConversationMessage> messages = new ArrayList<>(); messages.add(ConversationMessage.builder()
添加、查找、删除数据。 //更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i am tester."); // 查找数据 chatMessage.getMessages().toString(); //
@Override protected LLMResp getLLMResponse(List<ConversationMessage> chatMessages, LLMParamConfig llmParamConfig) { // 构造请求体
agentSession.getMessages().add(ConversationMessage.builder().role(Role.USER).content(userMessage).build()); ConversationMessage assistantMessage
)); } } 事件类型列表如下： /** * 消息创建 */ MESSAGE_CREATED("session.message.created"), /** * action创建 */ ACTION_CREATED("session
部署为在线服务 模型训练完成后，即模型处于“已完成”状态时，可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理，但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“部署”。
生成的文本列表，包含以下属性： message：生成的文本内容。 index：生成的文本在列表中的索引，从0开始。 usage usage object 该参数可以帮助用户了解和控制模型的使用情况，避免超出Tokens限制。 表6 choices 参数 参数类型 描述 message message object
base import ConversationMessage, Role from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs messages = [ConversationMessage(role=Role.SYSTEM, content="你是一个乐于助人的助手")
PANGU)); 问答。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.memory.messagehistory.ChatMessageHistory; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.memory.Conv
"cost": 2941 } }, "assistant_messages": [ { "message_id": "07daf8d9-38a8-460c-8068-3ff420e76c8d",
s.of("pangu")) 问答 from pangukitsappdev.memory.redis_message_history import RedisMessageHistory from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
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