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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。
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
为什么微调后的模型，回答会异常中断 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大
} /** * onSessionIteration调用结束后，检查Agent是否需要终止，如果需要终止，则返回true，默认不终止 * 可以在终止前对agentSession进行修改，如：修改agent的finalAnswer *
""" onSessionIteration调用结束后，检查Agent是否需要终止，如果需要终止，则返回true，默认不终止 可以在终止前对agentSession进行修改，如：修改agent的finalAnswer :param
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
信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool(Python SDK) 实例化Agent(Python SDK) 运行Agent(Python SDK)
信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool(Java SDK) 实例化Agent(Java SDK) 运行Agent(Java SDK) 监听Agent(Java
训练参数说明和调参策略请参见自监督微调训练参数说明。 checkpoints 模型训练任务过程中，checkpoints用于保存模型权重和状态的机制，以便故障场景及用户主动终止训练任务后，能够基于中间checkpoints继续训练。 在数据配置中，选择训练模型所需的数据集。 图2 数据配置 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供一些基
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集，这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此，对于该时间点之后的信息，大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合，可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时，模型先通过搜索引擎获取最新的信息，
的费用按实际消耗的Token数量计算，即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下：
如何调整推理参数，使模型效果最优 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 为什么微调后的
体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。
体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。
出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，支持大模型的定制开发，并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件
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