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sh脚本主要用于安装docker、hdad和k3s，请联系华为工程师获取。 pkg-path是步骤2中整合的安装包文件目录。 host-ip是设备在集群中的ip，一般为内网ip。 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。
用户认证信息就是创建集群时设置的用户/密码。 华为云CSS（集成Embedding） 否 集群host信息。 用户认证信息。 云搜索服务CSS： https://support.huaweicloud.com/css/index.html 参考CSS服务“快速入门”章节创建机器后，在集群信息中获取hosts信息。
边缘部署准备工作 本指南的边缘部署操作以largemodel集群为例，示例集群信息如下表。 表1 示例集群信息 集群名 节点类型 节点名 规格 备注 largemodel controller ecs-edge-XXXX 鲲鹏通用计算型|8vCPUs|29GiB|rc3.2xlarge
embedding.css.iam.url= # sdk.embedding.css.iam.domain= # sdk.embedding.css.iam.user= # sdk.embedding.css.iam.password= # sdk.embedding.css.iam.project=
embedding.css.iam.url= # sdk.embedding.css.iam.domain= # sdk.embedding.css.iam.user= # sdk.embedding.css.iam.password= # sdk.embedding.css.iam.project=
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
g模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化：根据相应模型定义Embedding类。例如，使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of(Embeddings.CSS);。 import com.huaweicloud
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 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 docs = vector_api.similarity_search("bar",
Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS，加入检索模块，
sdk.embedding.css.iam.password= sdk.embedding.css.iam.project= ## CSS 向量库 sdk.memory.css.url= sdk.memory.css.user= sdk.memory.css.password= 工程实现。
sdk.embedding.css.iam.password= sdk.embedding.css.iam.project= ## CSS 向量库 sdk.memory.css.url= sdk.memory.css.user= sdk.memory.css.password= 工程实现。
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰？"
Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫"
"description"]) css_tool_retriever = CSSToolRetriever(tool_provider, vector_config) # 添加工具 css_tool_retriever.add_tools(tool_list) # 添加多轮改写 css_tool_retriever
inMemoryToolProvider.add(toolList); // 初始化CSSToolRetriever final CSSToolRetriever cssToolRetriever = new CSSToolRetriever(inMemoryToolProvider,
可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api = Embeddings.of("css") cache_config = CacheStoreConfig(st
不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache = Caches.of(CacheStoreConfig
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