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状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应
"2024-01-31"} 用户反馈:公司改为金财互联数据服务有限公司,nsrsbh为91440101MA59JN5456 - 步骤3: 思考:好的,我将更新"company_name"参数为"金财互联数据服务有限公司",并添加"nsrsbh"参数为"91440101M
定个2点-4点的会议 助手: - 步骤1: 思考:好的,请问您想预定哪一个会议室? 由于缺少参数,因此模型开始追问,此时构造了用户消息,回答了模型追问的问题。可以通过AgentSession的状态来判断是否是追问闲聊,或是发起工具调用,此时AgentSession的状态为
实例数 实例数越大,能够同时处理的请求数量越多。 高级配置 选择盘古-NLP-N4系列模型时显示,配置最大Token长度。 服务名称 在线服务的名称。 描述 在线服务的简要描述。 订阅提醒 勾选订阅提醒,并添加手机号/邮箱,系统将在训练任务完成或重要事件发生时,发送提醒。 表2 部署实例量与推理单元数关系
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
/etc/hccn.conf,确保有如下回显网卡信息,则配置完成。 配置NFS网盘服务。 大模型采用镜像+模型分开的方式部署时,需要有一个节点来提供NFS网盘服务,创建部署时通过NFS挂载的方式访问模型。 父主题: 部署为边缘服务
需要中控逻辑能够取得接近100%准确率的效果,则可以按照需求可以准备对应的中控分类数据。以简单的二分类场景为例,但中控逻辑可以非常复杂,可扩展到多场景分类。二分类的数据示例如下: {"context ": ["用微波炉热汤要盖盖子吗? 判断以上问题是否需要调用检索,请回答“是”或”否“"]
History History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式, 如内存、DCS(Redis)和RDS(Sql)。 from pangukitsappdev.memory.sql_message_history
History History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式,如内存、DCS(Redis)、RDS(Sql)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
对话过程中使用的tokens总数。 流式(stream参数为true) 状态码: 200 表9 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部
的响应参数。请求体以json schema的形式进行描述,参数说明请参考官方指导。 metadata 是 Object metadata 扩展字段 。 表2 metadata参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 url 是 String assistant api调用地址。 authType
和排序。 History对话消息存储:是一种将对话消息保存在内存中的方法,它可以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件,如时间范围、用户标识、消息类型等,实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector
和排序。 History对话消息存储:是一种将对话消息保存在内存中的方法,它可以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件,如时间范围、用户标识、消息类型等,实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector
4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题,可以参考解决方案进行优化: 问题一:模型答案没有按照Prompt要求回
时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融入新领域的特征和规律,实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围,使其在更广泛的业务场景中发挥作用,为用户提供更加全面和深入的智能服务。
D... 请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出,与请求消息头中Content-Type对应,传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文,则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同,也并不是每个接口都需要有请求消息体(或者说消息体为空),GET
1024 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题,若在评测过程中出现如下问题,可以参考解决: 问题一:JSON字段缺失、JSON字段或值错误。
对话过程中使用的tokens总数。 流式(stream参数为true) 状态码: 200 表7 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部
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.conf配置文件信息(可选) 登录nfs服务节点,执行如下命令: