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load 问题现象 judge日志中出现ERROR - fail to load错误提示，如下图 可能原因 日志中提示加载模型失败，可能是因为容器在启动时加载模型失败。 解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”，重启judge，重新启动容器后观察是否恢复正常。
SDK，包含了模型调用，知识获取，工具调用等功能。开发者可以使用SDK调用AI原生应用引擎的各种能力，帮助开发者快速构建大模型应用。 表1 模块说明 序号 模块 功能 1 HttpxClient 负责发送HTTP请求的基类。 2 ModelRouter 负责模型调用，包括文本对话、文本向量化等模型。
我接入的模型需要满足什么要求才能在创建Agent时作为思考模型？ 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
持客户打通自己的业务能力API，将大模型的能力结合进入自己的业务链路。 提供支撑AI原生应用运行的整套模型工具链，包括数据管理、模型接入、模型调优、知识工程等能力，帮助客户选好、管好、用好大模型，从而提升大模型应用效果。 构建企业应用与大模型之间的安全隔离带，结合华为云安全控制机制，保障AI原生应用安全可信。
藏及鉴权，再进行调用。 大模型 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-coder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。 开源模型chatglm3-6b 平
AI原生应用引擎使用流程 AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台，其核心是将自创建或平台预置的模型服务、工具、工作流及知识库等编排成具有一定智能性和自主性的Agent。本章节梳理了AI原生应用引擎使用流程，可帮助您快速了解AI原生应用引擎的核心功能。 图1 AI原生应用引擎使用流程
图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如何使用快速配置功能一步创建异常检测任务。 快速配置异常检测任务 进入AppStage运维中心。
长期持续演进，确保先进性和生命力。 AI原生应用开发 痛点 管好大模型难：大模型百花齐放，能力各异，管好大模型难，为应用场景选择表现最佳模型难。 用好大模型难：在企业的复杂场景中，基础大模型效果不佳，且多个大模型结合缺乏有效手段。 获取高质量数据难：高质量数据决定AIGC的高度，
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用AppStage服务的文本对话接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成。
如何从ENS找到服务容器绑定的安全组？ 更多 运营中心 如何处理应用数据接入一次性任务运行失败？ 如何处理应用数据接入周期性任务运行失败？ 如何处理AK/SK填写错误？ 如何处理数据模型修改或者删除失败？ 如何处理新建模型失败？ 如何处理指标摸板库生成的指标运行失败？ 更多 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博
AppStage运营中心概览页介绍 运营中心概览页面分为概览、操作指引两个区域，如图1所示。 图1 概览 概览 概览区域展示指标总数、看板总数、数据接入总数、数据模型总数和卡片总数。并提供操作指引的入口链接。↵ 操作指引 操作指引区域展示指标开发者、运营管理员不同角色拥有的操作权限，并提供操作入口。
告警过滤是直接在接入的阶段就将告警屏蔽，告警仍然会进入Bypass的数据库但不会再向下发送给告警处理模块。 告警收敛 多个维度的告警，通过特定的条件将它们变为一条告警，只需要配置自定义的收敛规则，就可以将重复告警收敛到一起，还有默认的规则帮助用户维护告警。 告警标记 告警标记的作用是为一段时间内的告警打
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
成，AI原生应用引擎通过将传统工具API和大模型编排在一起实现复杂的工作流。工作流可在用户创建Agent时调用，Agent使用过程中，当起始节点触发，后续动作即可自动执行，完成一系列复杂的任务。 创建Agent（LLM模式）时，由大模型根据用户问题与工作流的关联性决策是否调用工作流。
null或trainModel is {}，并且提示fail to load model json，表示训练完成后judge未成功加载训练模型。 解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”，重启judge，观察执行结果。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
执行检索规划所调用的模型。 对于资产中心预置的模型，在资产中心选择“大模型”页签，单击模型卡片进入模型详情页面，查看模型服务调用ID。 对于我的模型（我部署的、我接入的）和我的路由策略，需要填写模型服务调用ID，请单击“获取模型服务调用ID”，进入“我的模型服务”页面，在模型服务列表中单击复制。
），从而增强大语言模型对复杂信息的理解和推理能力。 向量化配置 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 支持选择模型服务商API、预置模型API、我的模型API（我部署的、我接入的）。
ken长度超过向量化模型的token数，则自动对超长部分进行截断处理）。 SMART_MODE（智能模式：如果分片的token长度超过向量化模型的token数，则知识库向量化失败）。 DEFAULT_MODE（默认模式：如果分片的token长度超过向量化模型的token数，则知识库向量化失败）。
则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数
模型中心是集中管理用户微调后的模型、模型微调流水线（即模型微调任务），以及调测模型。 支持区域： 华北-北京四 创建及管理模型 创建模型微调流水线 调测模型 查看模型调用记录 知识中心 数据是模型训练（含数据标注）以及知识库的基础，在整个模型、知识库中起着至关重要的作用。平台提供统一的数据管理
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