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华为工程师获取。 pkg-path是步骤2中整合的安装包文件目录。 host-ip是设备在集群中的ip，一般为内网ip。 node-type是集群节点类型。其中，worker表示工作节点，controller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
安装SDK(Python SDK) pip直接安装 执行如下命令： pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境，python版本选择3
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
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进
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。当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子：xxx/第一段落：xxx。请根据以上的句子/段落，续写为一段不少于xx个字的文本。”，再将回答设置为符合要求的段落。
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。
Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级
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
了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩，她聪明伶俐，让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒，他的智慧和博学让李
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。 文本补全：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。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话：基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 图1
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
与其他云服务的关系 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。
来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图1 正常的Loss曲线：平滑下降 图2 正常的Loss曲线：阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况，可能意味着模型训练状态不正常：
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”中选择需要调用的模型，
您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。 请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。
调用AI助手API 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。
如何调整训练参数，使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
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N2的模型（盘古-NLP-
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。 在调用盘古API过程
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