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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预置的模型。 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
配置了grayInstances即代表要进入多阶段灰度升级，且百分比只能配置为1%~100%（字符串）；但是如果你第一阶段就直接配置为100%，则仍然执行普通升级模式。 灰度升级期间（包括进入灰度时），IaC配置中不允许修改grayStage.grayStatus、min_instances、max_i
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
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
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。 支持区域： 华北-北京四 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
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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
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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