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请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址，通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
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。
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
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 需要针对涉及的模块分别构造相关的微调数据。 query改写模块 来源：互联网开源数据集 问答模块 来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相
加工文本类数据集 创建文本类数据集加工任务 上线加工后的文本类数据集 父主题： 加工数据集
手工编排Agent应用 手工编排Agent应用流程 配置Prompt builder 配置插件 配置知识 配置开场白和推荐问题 调试Agent应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。 华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的
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“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产 > 模型”页面。 父主题： 训练科学计算大模型
在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产 > 模型”页面。 图2 发布模型 父主题： 训练NLP大模型
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题： 加工数据集
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 审核视频类数据集标注结果 上线标注后的视频类数据集 父主题： 标注数据集
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题： 评估数据集
支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流
评估数据集 数据集评估场景介绍 评估文本类数据集 评估视频类数据集 评估图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
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