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左侧导航窗格中，选择“用户”页签，单击右上方的“创建用户”。 图6 创建用户 配置用户基本信息。 配置用户信息时，需要勾选“编程访问”，如果未勾选此项，会导致IAM用户无法使用盘古服务API、SDK。 图7 配置用户基本信息 单击“下一步”，将用户添加至创建用户组步骤创建的用户组中，完成IAM用户的创建。
登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击任务名称查看模型评估任务详情。包含基本信息、评估详情、评估报告、评估日志以及数据配置。 图1 任务详情界面 任务详情： 任务详情中包含打分模式、评估资源、评估模型、任务状态以及模型描述。 图2 任务详情 评估报告： 任务状
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。当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
Token计算精确到1K Tokens，不足1K Tokens的部分舍去，按小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费，训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。 欠费 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费
Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭
保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 创建并管理盘古工作空间 配置服务访问授权 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用和迁移，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent开发以及
型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时，才可以使用本章节提供的方法进行调测，具体步骤请参见部署为在线服务。 文本补全：给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如，让
客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码，表明客户端尝试创建的资源已经存在，或者由于冲突请求的更新操作不能被完成。 410 Gone 客户端请求的资源已经不存在。 返回该状态码，表明请求的资源已被永久删除。 411 Length Required
是华为云推出的集数据管理、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
set_user_feedback(session, "公司改为金财互联数据服务有限公司，nsrsbh为91440101MA59JN5456") # 预期Agent更新companyName和nsrsbh session = agent.run_step(session) # 此时已经得到完整调用信息了，调用risk_detection
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型，如，闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务，可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型，示例代码如下： @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
权限。 模型开发人员 具备总览、服务管理、能力调测、数据工程（数据管理、数据清洗）、模型开发（模型管理、模型训练、模型评估、模型压缩、模型部署）、平台管理（资产管理、权限管理）功能的使用权限。 推理服务API调用人员 具备总览、服务管理、能力调测、平台管理（权限管理）、运营面板功能的使用权限。
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 >
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
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
project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如，盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。
execute({"documents": docs, "question": query})) Refine：基于首个文档，并循环后续文档来迭代更新答案。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings from
print(doc_skill.execute({"documents": docs})) Refine：基于首个文档，并循环后续文档来迭代更新答案。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings from
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
范围见模型API规范 top_p: Optional[float] # 核采样值， 和temperature不同时配置 presence_penalty: Optional[float] # 存在惩罚，增加模型谈论新主题的可能性，范围见具体模型API规范
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