检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
开源模型怎么部署? 开源模型的部署需要购买推理单元,具体操作如下: 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”,选择“大模型”页签。 将鼠标光标移至待部署的开源模型卡片上,单击“部署”。 在“创建部署服务”页面,可以查看到需要几个推理单元,单击“购买推理单元资源”。 图1 创建部署服务
AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗? 进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题: AI原生应用引擎
什么是AppStage运行时引擎 AppStage运行时引擎提供了NUWA微服务框架,NUWA是一个开箱即用的应用级容器,兼容开源Spring Cloud微服务,预集成构建云服务业务分布式架构所需的各个组件(微服务框架、数据库、通用中间件、安全中间件、公共服务等)及DFX(Design
平台有没有预置模型? 平台预置的开源模型chatglm3-6b 平台预置开源模型chatglm3-6b,并提供对应的模型服务API,但是该模型能力有限,只能作为问答模型,不能作为思考模型。首次使用该模型服务API需要订购免费的“ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用”资源
Agent问答的时候报错“很抱歉,我的系统似乎遇到了一些故障问题,暂时无法为您提供服务” 自接入的模型在模型调测的时候报错是什么原因? 开源模型怎么部署? 平台有没有预置模型? 思考模型和问答模型的区别 工作流中知识库节点、LLM节点都需要配置实例,实例的API Key填什么?
大模型页签下展示平台预置的大模型和平台接入的第三方模型服务。 平台预置的开源模型 开源模型Qwen系列、DeepSeek系列等。 请参考将已有模型部署为模型服务进行部署,部署后即可进行调测/体验、调用。 平台预置开源模型chatglm3-6b,并提供对应的模型服务API,但是该模型能
"operator": "EQUAL", "values": [ "四大名著介绍.txt" ] }, {
即用的应用级容器,以插件的形式汇聚云服务平台能力,让开发把时间更多的花在业务代码逻辑上。 Kubernetes Kubernetes是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),Kubern
查看虚机报表 监控服务对接Grafana,Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可将通过将采集的数据查询进行可视化的展示,并及时通知,用户可在虚机报表界面查看主机的各项监控指标。 目前此功能仅支持白名单用户通过提交工单申请使用。详细操作请参考提交工单。 前提条件
分析业务流程,自动构建流程模型,并根据预设规则自动化执行流程,从而提高工作效率和准确性。 ClickHouse ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统,主要用于在线分析处理(OLAP)场景。它具有高性能、高可靠性、高可扩展性等特点,可以处理海量数据,支持复杂的查
镜像包 镜像包,package.json里面的type为docker,一般是以docker镜像的形式存储在镜像仓中。也可以用docker的镜像包打出tar包的形式,同时在tar包同层级目录放置package.json内容,和tar包一起,再打出zip包格式。 容器镜像地址分为四个
管理镜像包 您可以使用开发中心推包,将包发布到公有云镜像仓,或手动上传镜像包至运维中心软件仓库,并且支持在软件仓库对包进行管理。 容器镜像地址分为镜像仓库、组织、镜像名和镜像tag。 共享镜像 镜像共享是以镜像名为最小单位。共享镜像后,该镜像名下所有tag的镜像都会被共享。 进入AppStage运维中心。
容器的实质是进程,但与直接在宿主执行的进程不同,容器进程运行于属于自己的独立的命名空间。 kubernetes kubernetes是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),Kubern
jar包引入到工程的lib目录下,需要添加的依赖如下所示。实际需要依赖的包只有sts-spring-boot,其他均是间接依赖,若启动过程中需要其他开源依赖也需要手动加入。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId>
完则无法使用。N个请求本应被流控,突发量>N个请求时,则可短时内免于流控,用掉之后,突发量池产生亏空,通过节省的流控值回补进突发量。 由于开源软件在高并发下,有可能超出流控量,故实施了保护机制,1/10s检查一次,是否用掉1/10的突发量,如用到则触发保护,下个1/10s不得再用。
为什么使用运维中心 运维面临的问题 应用的快速迭代与现网业务稳定性之间存在冲突,应用发布周期短,版本可能未经过充分的现网验证。 运维平台基于开源软件或者各类分散工具构建,各工具能力参差不齐,缺乏统一的数据接入、监控、诊断、数据治理体系。 系统可用性依赖全栈可观测,运维人员需要被动变
"operator": "EQUAL", "values": [ "四大名著介绍.txt" ] }, {
参数名称 参数说明 模型服务 选择要调测的模型服务,在下拉列表可选: 模型服务商API(平台接入的第三方模型服务) 预置模型API(平台预置的开源模型) 我的模型API(我部署的、我接入的) 我的路由策略 输出方式 可选非流式、流式。二者区别如下: 非流式:调用大语言模型推理服务时,
完则无法使用。N个请求本应被流控,突发量>N个请求时,则可短时内免于流控,用掉之后,突发量池产生亏空,通过节省的流控值回补进突发量。 由于开源软件在高并发下,有可能超出流控量,故实施了保护机制,1/10s检查一次,是否用掉1/10的突发量,如用到则触发保护,下个1/10s不得再用。
快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征,对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度,则认为发生异常,会生成告警并上报至告警系统。 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式