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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。
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解，往往会执行比较长的时间，此时可以对agent的执行过程进行监听。 AgentListener的定义如下： public interface AgentListener { /** * Session启动时调用
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解，往往会执行比较长的时间，此时可以对agent的执行过程进行监听，输出中间步骤。 AgentListener的定义如下： class AgentListener(ABC): """Agent监听，允许对Agent的各个阶段进行处理
补预设 当任务存在多个情境时，编写提示词时需要考虑全面，需要做好各种情境的预设，告知模型对应策略，可以有效防止模型误回答以及编造输出。 父主题： 常用方法论
默认值为false，如果开启流式，请赋值true，同时n参数只能设置为1。开启流式开关后，API会在生成文本的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 响应参数 非流式 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 用来标识每个响应的唯一字符串。
在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全：给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话：基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据
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
资产管理 > 模型推理资产”中单击操作列“续订”执行续订操作。 图3 续订模型推理资产 扩容模型推理资产 推理资产不足，现有资源无法满足同时部署多个模型时，可以扩容模型推理资产。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中，单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4 扩容模型推理资产
创建页面。 图1 模型评估列表页面 填写评估任务所需的评估配置、评估数据和基本信息。 图2 创建评估任务 评估配置： 待评估模型：支持选择多个模型版本同时评估，最多选择5个。待评估模型必须符合前提条件。 评估资源：依据选择的模型数据自动给出所需的评估资源。 打分模式：当前版本打分
”页签。 单击数据集名称，进入数据集详情页，查看详细的数据质量。 其中，数据长度按照token长度划分为2K以下、2K-4K、4K-8K等多个区间，用户可以参考模型训练所需数据量与数据格式要求，调整训练数据。 图1 校验数据集质量 表1 健康度校验规则说明 校验项 说明 异常符号校验
详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的
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
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
中”时，才可以使用本章节提供的方法进行调测，具体步骤请参见部署为在线服务。 文本补全：给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如，让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话：基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
华为云盘古大模型，以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 NLP-多轮对话 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
参数填选完成后，单击“立即创建”。 数据配比功能介绍 用户针对业务场景，可以通过数据配比功能，自由组合多个数据集，并控制数据占比。 数据集来源：用户自己创建并且已经发布的数据集。 数据集组合：选择多个数据集，并且可以指定数据之间的配比和条数，最大支持20个。 配比的作用：支持用户灵活调整数据集的比例。
洗。 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 对无质量问题的数据集执行发布操作。 发布数据集 创建一个训练数据集 通过数据配比组合多个数据集，创建出用于模型训练的数据集。 创建一个训练数据集 模型训练 自监督训练 使用不含有标记的数据进行模型训练。 创建自监督微调训练任务
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