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包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下： 包年/包月计费模式：包年/包月的计费模式是一种预付费方式，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。
资源池：选择部署模型所需的边缘资源池，创建边缘资源池步骤请详见创建边缘资源池。 CPU：部署需要使用的最小CPU值（物理核）。 内存：部署需要使用的最小内存值。 Ascend：部署使用的NPU数量。 负载均衡：创建负载均衡步骤请详见步骤5：创建负载均衡。 实例数：设置部署模型时所需的实例数。 安全护栏
少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子：xxx/第一段落：xxx。请根据以上的句子/段落，续写为一段不少于xx个字的文本。”，再将回答设置为符合要求的段落。
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费， 训练单元、数据智算单元、数据通算单元采用包周期和按需计费两种方式。 两种计费方式不能共存，只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题： 计费FAQ
载后，容器中的应用程序可以通过这个路径访问宿主机上的数据。 资源池：选择部署模型所需的边缘资源池，创建边缘资源池步骤请详见创建边缘资源池。 CPU：部署需要使用的最小CPU值（物理核）。 内存：部署需要使用的最小内存值。 Ascend：部署使用的NPU数量。 负载均衡：创建负载均衡步骤请详见步骤5：创建负载均衡。
0/24范围的所有节点，都可以访问 /var/docker/hilens 。* 代表所有，即没有限制。也可以填写具体某个节点的IP。 rw：权限设置，可读可写。 anonuid：为映射的匿名用户id，anongid为映射的匿名用户组，也就是挂载进容器后，在容器中看到的文件属主。
着深远的影响。它是重要的水资源，提供了大量的饮用水和灌溉水。同时，长江也是中国重要的内河航道，对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多，是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括：1. **中华鲟**：这是一种生活在长江中上游的大型鱼类，以其巨大的体型和古
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费，训练单元、数据智算单元、数据通算单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流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字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。
者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率的方式来解决。 图4
用户问题，作为运行Agent的输入。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent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
过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥
提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下：
资源到期了如何续费 包年/包月方式购买的资源到期后，请在平台订购管理页面进行续订操作。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面，单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。 父主题：
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
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