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如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现功能使用权限和资产的权限隔离,可以为不同员工配置相应的角色,以确保资产的安全和管理的高效性。 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,您可以跳过本章节,不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统一身
本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中,需要调用华为云文本翻译服务API,调用前需获取文本翻译服务的Token,获取Token步骤如下: 使用IAM账号进入API Explorer服务,在左上
huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels Go 安装华为云Go SDK库。 // 安装华为云 Go SDK 库 go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、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
为确保有可用的NLP大模型,请先完成NLP大模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API,请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。 表1 创建盘古多语言文本翻译工作流流程
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,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着
[{"context":"你好","target":"你好,请问有什么可以帮助你的?"},{"context":"请介绍一下华为云的产品。","target":"华为云提供包括但不限于计算、存储、网络等产品服务。"}] 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。。 多轮问答(人设)
进入提问器节点。该节点主要负责提问用户翻译需求(如翻译文本、目标语言等)。 文本翻译插件节点:在翻译意图分支中,文本翻译插件节点负责调用华为云文本翻译API,实现从源语言到目标语言的翻译过程。插件将翻译结果返回,传递给结束节点。 大模型节点:如果用户的意图属于“其他”意图分支(如
用路径。 调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。 参考表2填写请求Header参数。 表2 请求Header参数填写说明
给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求: Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。 Go
的天气和降水进行预测,全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。通过降水模型预测未来的降雨情况,农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率,也能为可能发生的干旱提供预警,使农业部门能
用路径。 调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。 参考表1填写请求Header参数。 表1 请求Header参数填写说明
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保证内容统一;反之若发现内容过于单一,甚至出现了复读机式的重复内容生成,则需要增加“话题重复度控制”的值。 知识问答:对于文本生成场景(开放问答、基于搜索内容回答等),从客观上来说,回答需要是确定且唯一的,建议降低“温度”或“核采样”的值(二者选其一调整)。若需要每次生成完全相同的回答,可以将“温度”置为0。
600、500、400、300、250、200、150、100、50hPa)的5个高空层特征(重力位势、u风、v风、比湿、温度)。 25km*25km。 全球范围,纬度90N~-90S,经度0W~360E。 训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 训练数据一般可通过公开数据
Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 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。
、500、400、300、250、200、150、100、50hPa)的5个高空层特征(重力位势、u风、v风、比湿、温度),分辨率为25km*25km的网格数据。 集合预报 用于选择是否开启集合预报。 在气象预报中,集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动,使其生成一组由不同初始场
重要。 全球覆盖:全球中期天气要素预测模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里*25公里的空间。 数据驱动:全球中期天气要素预测模型和降水模型使用历史天气数据来训练模型,从而提高预测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据,而不仅仅依赖于数值模型。
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。