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推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值
基于Spring Cloud框架进行应用上云 02 购买 购买应用平台后才可以使用。购买成功后进入控制台首页,您可以灵活选择应用平台的产品套餐、计费模式等,针对不同的应用场景,购买不同规格的套餐资源。 购买方式 购买AppStage 计费说明 04 使用 应用平台面向应用全生命周期管理提供
请求通过。默认为1秒,取值范围为1~86400。 是否集群限流 选择“是”或“否”。开启后对集群内此资源的调用总量进行限制。 集群限流阈值模式 当流控类别为QPS,开启集群限流时,显示该参数。 单机均摊 总体阈值 本地配额缓存数 当流控类别为配额,开启集群限流时,显示该参数。 防
left-ip:从左取IP,从头部X-Real-IP取得IP,如不存在,取得X-Forwarded-For最左侧非内网段IP,如未取得,则取IP报文source IP。 right-ip:从右取IP,从IP报文取source IP,如果是内部信任IP,则依次从右向左逐个取X-Forwarded
言模型的回答,大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式:调用大语言模型推理服务时,根据用户问题,获取大语言模型的回答,逐个字词的快速返回模式,不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大token数。 温度 简称temperature,较高的数值会使输
仅支持字母或下划线开头。 任务描述(可选) 自定义任务相关的描述。 模型配置 微调前模型 在下拉列表中选择微调的模型或平台的模型。 训练模式 默认为“LoRA”。 LoRA(Low-Rank Adaptation,低秩适应),是一种将预训练模型权重冻结,并将可训练的秩分解矩阵注
率。AI原生应用引擎助力企业客户将专属大模型能力融入自己的业务应用链路或对外应用服务中,实现降本增效、改进决策方式、提升客户体验、创新增长模式等经营目标,完成从传统应用到智能应用的竞争力转型。 AI原生应用引擎简介 AI原生应用引擎工作空间介绍 Agent编排中心 用户根据实际业
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推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值
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