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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。 systemctl status docker 在服务器执行如下命令，判断edge
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
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。
langchain-openai）： pip install pangu_kits_app_dev_py[all] cache相关依赖： pip install redis~=4.5.5 pip install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install
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
应用介绍 基础的大语言模型问答场景。涉及模型问答，流式效果等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包， pip install pangu_kits_app_dev_py gradio。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties，
0 -ip -s address 192.168.0.230 netmask 255.255.255.0 hccn_tool -i 1 -ip -s address 192.168.0.231 netmask 255.255.255.0 hccn_tool -i 2 -ip -s
切割长文本，利用大模型逐步总结，如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包， pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm
Field(description="加法运算的数字")), b=(int, Field(description="加法运算的数字"))), return_type=int) name、description、principle、in
"enum": ["Alipay", "Wechat", "Bankcard"], "description": "充值类型" }, "amount": { "type": "integer", "description": "充值金额"
"通过用户ID、用户单据、用户最大报销比例获取用户报销额度", toolPrinciple = "请在有用户ID、用户单据、用户最大报销比例的情况下查询用户最大报销额度时调用此工具。需要先分别调用query_receipt工具查询用户单据和query_reimbursement_ratio工具查询最大报销比例。"
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
setToolDesc(toolMetadata.get("description").toString()); tool.setToolPrinciple(toolMetadata.get("description").toString());
description=retrieved_tool.tool_metadata.get("description"), principle=retrieved_tool.tool_metadata
提示词工程 - 利用精心设计的提示词优化和引导大模型生成更加准确和相关的输出，提高模型在特定任务中的表现。 提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用，并结合多种工具，实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、
追加：清洗后数据增加到原有数据集路径下。 任务信息填写完成后，单击“下一步”，搭建数据清洗流程。 可以使用预置的清洗模板完成对数据集的清洗，也可以基于算子搭建清洗流程。 图2 搭建数据清洗流程 将算子拖拽至“输入”、“输出”之间，即可完成清洗流程的搭建，搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗
</dependency> Python 使用pip安装。 #回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels
拥有细粒度权限/Action 权限描述 Pangu OBSWriteOnly obs:object:PutObjectAcl obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:DeleteObject obs:object:DeleteObjectVersion obs:object:PutObject
data={"name": "名称name1", "description": "foo"}), BulkData(id="2", data={"name": "名称name2", "description": "bar"}), BulkData(id="3"
中的有效信息，完成问题的回答。 除了上述提到的四个模块以外，还需要一个编排流程的pipeline，将这些模块提供的API接口进行编排，串联query改写、意图识别模块、检索模块和问答模块。该pipeline负责接收前端用户输入的query和历史问答，逐步处理并最终输出答案，展示在前端界面。
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