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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.conf配置文件信息(可选) 登录nfs服务节点,执行如下命令:
获取模型调用API地址 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 在“概览 > 服务列表”中选择需要调用的模型,并单击操作列的“调用路径”。 图2 服务概览页面 在弹窗中可获取
配置盘古访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 使用主账号登录盘古大模型套件平台。 在左侧菜单选择“平台管理
在客户端提供认证信息后,返回该状态码,表明服务端指出客户端所提供的认证信息不正确或非法。 402 Payment Required 保留请求。 403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码,表明请求能够到达服务端,且服务端能够理解用户请求,但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
获取AI助手API调用地址 登录盘古大模型套件平台。 左侧导航栏选择“应用开发 > AI助手”,选择需要运行的AI助手,单击“查看”。 图1 查看AI助手 在详情页面,AI助手API调用地址。 图2 获取调用地址 获取Token 本示例中,通过使用Postman软件获取Token。 登录“我的凭证
对召回工具的准确性要求更高。 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。
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
使用API调用模型前,需要先开通盘古大模型服务。 使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“模型列表”中选择需要调用的模型,单击操作栏中的“调用路径”,复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。
HTTP请求方法(也称为操作或动词),它告诉服务你正在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
终端节点(endpoint)即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 在“概览 > 服务列表”中选择需要
使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“服务列表”中选择需要调用的模型,单击操作栏中的“调用路径”,复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。 在调用盘古API过程
订购盘古边缘部署服务 登录盘古大模型套件平台,在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求,可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后,根据需要选择计费模式,基模型需选择“N2
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
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型,如,闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务,可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型,示例代码如下: @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
/etc/hccn.conf,确保有如下回显网卡信息,则配置完成。 配置NFS网盘服务。 大模型采用镜像+模型分开的方式部署时,需要有一个节点来提供NFS网盘服务,创建部署时通过NFS挂载的方式访问模型。 父主题: 部署为边缘服务
ng模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化:根据相应模型定义Emebedding类,如使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of("css");。 from pangukitsappdev.api.embeddings
校验数据中是否存在个人隐私信息,例如,身份证号、手机号、固定电话、Email地址、护照号、车牌号、军官证、车架号、GPS地址、IP地址、MAC地址和IMEI码等。 敏感关键词 校验数据中是否存在敏感关键字,如涉政信息。 表4 合规度状态说明 合规数据量 合规度颜色 是否可用于训练 >=80%
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History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式,如内存、DCS(Redis)、RDS(Sql)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory