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是一种预付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ
全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”,其中,云上部署指算法部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中(仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署)。 部分模型资产支持边缘部署方式,若选择“边缘部署”:
如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,大模型的应答可以无缝实时更新。(搜索+大模型解决方案) 父主题:
project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
构建部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作,步骤如下: 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,参考表1、图1,完成部署参数设置。 表1 区域中期海洋智能预测模型部署参数说明
ntroller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NFS网盘服务。 安装NFS服务 该步骤需要设备联网下载软件依赖包。
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建科学计算大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。 父主题: 安全
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。
会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建专业大模型部署任务后,可以修改已部署模型的描述信息并升级配置,但不可替换模型。具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大
题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单 API 功能 操作指导 NLP大模型-文本对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 文本对话 科学计算大模型-气象/降水模型
通过诱导用户下载事先写好的木马病毒:\n可以通过诱惑用户去下载某些“小便宜”,然后通过木马程序来控制用户的主机。\n2. 通过网站入侵: \n如果目标主机是一台网络服务器,可以通过找上传漏洞,然后传木马上去。如果没有上传漏洞,可以通过找SQL注入,进入后台,上传木马,提取,控制目标服务器。"} {"co
110000 认证失败。 查看认证配置。 110001 用户信息获取失败。 查看用户信息是否正确配置。 工作流 112501 工作流认证失败。 查看认证配置。 112502 缺少必要参数。 从打印日志可以看出当前缺失何种参数。 112503 工作流连接数据库失败。 请联系客服解决。 112504
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时,如Jackson,okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后),该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件,避免和业务自身依赖的库产生冲突: <dependency>
提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署任务详情,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看专业大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建专业大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
HTTP请求方法,表示服务正在请求操作类型,包括: 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
在“创建训练任务”页面进行配置。 训练配置:按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-3.1.0”。 图1 训练配置 数据配置:选择构建微调训练任务数据集中构建的微调训练数据集,参考表1完成配置,配置示例如图2。 表1 训练参数说明
取方式如下: 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“预置服务”页签