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MemoryStoreConfig; import org.junit.jupiter.api.Assertions; // 定义存储策略 skill.setMemory(new ConversationBufferMemory(MemoryStoreConfig.builder()
prompts -- default -- documents -- stuff.pt # 配置sdk配置项，指定prompt文件绝对路径，以 /home 路径为例 sdk.prompt.path=/home/prompts/default
gap镜像。 npu驱动和固件安装。 执行命令npu-smi info查看驱动是否已安装。如果有回显npu卡信息，说明驱动已安装。 详情请参见昇腾官方文档。 hccn too网卡配置。 执行如下命令，查看是否有回显网卡信息。如果有，则说明网卡已经配置，否则继续操作下面步骤。 cat
lookup("1+1"); 清理数据：删除缓存中的数据。例如，删除对应的缓存数据，可参考以下示例。 // 清理 cache.clear() 配置过期策略：设置缓存有效期，支持基于时间和大小的限制。 // 设置缓存数据10s 后过期 Cache cache = Caches.of(Caches
的文案，还能根据不同产品特性和目标受众进行定制，帮助产品吸引更多的潜在客户。 此外，盘古大模型还能根据市场趋势和用户反馈不断优化文案的创作策略和内容。它能够分析用户的阅读习惯和偏好，调整文案结构和语言风格，以更好地吸引用户注意。这种智能化、个性化的营销文案创作，不仅提升了营销效果，也释放了企业的创作活力和创新潜力。
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.conf配置文件信息（可选） 登录nfs服务节点，执行如下命令： vi
org/project/rouge-score/）进行问答对的过滤。 下表列举了该场景常见的数据质量问题，以及相对应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据问题与清洗策略 序号 数据问题 清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进
部署边缘模型 进入盘古大模型套件平台，进入“模型开发 > 模型部署 > 边缘部署”，单击右上角“部署”按钮。 在创建部署页面选择模型与部署资产，选择部署方式为边缘部署，输入推理实例数（根据边缘资源池的实际资源选择），输入服务名称，单击“立即创建”。 创建成功后，可在“模型部署 >
应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型，输入资源名称，类型选择“边缘部署”，输入需要订购的推理算力，单击“确认订单”。 订购完成后，进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”，可查看订购的边缘部署资产。 父主题： 部署为边缘服务
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
安装Ascend插件 详情请参考官方文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindx-dl/50rc1/dluserguide/clusterscheduling/dlug_scheduling_02_000001.html
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同，具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题： 部署为边缘服务
在创建数据集弹出框中选择“创建一个训练数据集”，单击“创建”。 图2 创建训练数据集 进入训练数据集页面后，需要进行训练配置、数据配置和基本配置。 训练配置 选择模型类型、训练类型以及基础模型。 数据配置 选择训练数据集和配比类型，设置训练数据集配比，详情请参考数据配比功能介绍。 在训练数据集配比完成
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 开通大模型的文本补全、多轮对话能力。 开通盘古大模型服务 配置授权/创建子用户 配置盘古访问OBS服务权限，多用户使用平台情况下需要创建子用户。 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古 准备训练数据 创建一个新的数据集 创建一个新的数据集，用来管理上传至平台的训练或者评测数据。
9。 在whl包同级目录下，执行如下命令安装： pip install pangu_kits_app_dev_py-2.4.0-py3-none-any.whl 安装可选 安装全部依赖项（2.1.0以前版本需手动安装langchain-openai，命令pip install langchain-openai）：
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
安装SDK Maven中央仓导入 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud</groupId> <artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId>
C模型，或其衍生模型，使用通用模型或其他模型无法运行。如上例所示，当前的module-version需要配置为“N2_agent_v2”，模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True，prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题： Agent（智能代理）
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