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平台资源管理 管理模型资产、推理资产 获取Token消耗规则
在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中单击操作列“续订”执行续订操作。 图3 续订模型推理资产 扩容模型推理资产 推理资产不足,现有资源无法满足同时部署多个模型时,可以扩容模型推理资产。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中,单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4
“开始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题: 平台资源管理
注册边缘资源池节点 进入ModelArts服务,选择所需空间。 在左侧列表中单击“边缘资源池”,在“节点”页签中,单击“创建”。 在“创建边缘节点”页面中,填写节点名称,配置AI加速卡与日志信息,单击“确定”。 如果节点有npu设备需选择“AI加速卡 > Ascend”,并选择加速卡类型。
Cache Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,这样当需要访问这些数据时,就不用再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 对LLM使用缓存: LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig);
Cache Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,当需要访问这些数据时,无需再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作: 初始化:指定缓存使用哪种存储方式,例如,使用内存型缓存可以设置为memory_cache
Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类。静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化。对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过注解的方式新增,在run接口中实现工具的功能,例如:
Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类,静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化;动态工具开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过继承Tool的方式新增,在_run接口中实现工具的功能,例如:
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
权限管理 如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现对华为云上购买的盘古大模型资源的权限隔离,可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,可以跳过本章节,不影响您使用服务的其他功能。
根据授权项策略,系统会自动推荐授权范围方案。例如,可以选择“所有资源”,即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。也可以选择“指定区域项目资源”,如指定“西南-贵阳一”区域,即用户组内的IAM用户仅可使用该区域项目中的资源。 图4 设置最小授权范围 完成用户组授权。
火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单
更新。这种方法通常会带来最优的模型性能,但需要大量的计算资源和时间,计算开销较高。 局部微调(LoRA):在模型微调过程中,只对特定的层或模块的参数进行更新,而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少计算资源和时间消耗,且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择
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 > 边缘部署”,查看边缘部署列表。 单击“服务名称”可进入服务详情界面。
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。
add_tool(ReverseTool()) agent.add_tool(AddTool()) agent.add_tool(SearchTool()) 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数,控制Agen
供的API接口进行编排,串联query改写、意图识别模块、检索模块和问答模块。该pipeline负责接收前端用户输入的query和历史问答,逐步处理并最终输出答案,展示在前端界面。 在该框架中,query改写模块、中控模块和问答模块由大模型具体实现,因此涉及到大模型的训练、优化、
不同模型训练参数默认值存在一定差异,请以前端页面展示的默认值为准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批
监控安全风险 盘古提供基于主机防护服务HSS的资源和操作监控能力,同时支持CTS审计日志,帮助用户监控自身企业账号下的管理操作。用户可以实时掌握服务使用过程中所产生的各类监控指标。 父主题: 安全
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集,这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此,对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,