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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 agent是否安装成功。 hdactl info 配置hda
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
#content、target分别表示问题、答案 #JSONL {"context":"非深户在职人员长期在异地居住的是否可以办理异地就医备案手续","target":"可以。本市用人单位长期派驻异地（国内市外）工作的在职参保人员，可以按照常驻异地工作人员申请办理备案。"} 详细有监督数据格式性参见表4。 是 评测数据
长文本摘要 应用介绍 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。
长文本摘要 场景介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
长文本摘要 场景介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确且更具针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造，如果提示词模板满足不了使用需求，可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发
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。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出，提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
什么是AI助手 AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用，它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会
的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种
周期工具链，帮助开发者高效构建与部署模型，企业可灵活选择适合的服务与产品，轻松实现模型与应用的开发。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，
使用可视化的“能力调测”页面调用模型。 使用“能力调测”调用模型 使用API调用模型 通过API编写代码方式调用模型。 使用API调用模型 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
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
当前，大模型对于私域数据的利用仍然面临一些挑战。私域数据是由特定企业或个人所拥有的数据，通常包含了领域特定的知识。将大模型与私域知识进行结合，将发挥巨大价值。私域知识从数据形态上又可以分为非结构化与结构化数据。对于非结构化数据，如文档，可以利用大模型+外挂检索库（如Elastic
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
握并理解特定行业的专业知识和术语，从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力，为各行业企业和机构带来了极大的便利。它们可以根据具体需求，利用盘古大模型构建或优化业务流程，提高工作效率，降低运营成本，并为客户提供更精准、个性化的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在
多轮改写模型：对用户的问题进行多次改写，以增加召回内容的多样性。 检索工具数量：指在处理用户问题时，会检索出相关性最高的前N个工具。 历史信息处理策略 设置处理和利用用户历史对话信息的策略。 类型：对用户历史对话信息进行截断（truncation），用于控制传递给模型的上下文长度。 截断窗口大小：指在处
审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，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。
获取Token消耗规则 每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位，它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token，并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算，即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为
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