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例如，智能对话、以文搜图、NL2SQL等通用应用场景，可在AI原生应用引擎体验各大模型推理云服务，并通过可视化画布流程编排进行业务集成。
# curl -i http://169.254.169.254/openstack/latest/meta_data.json 图2 验证获取元数据功能 执行以下命令，创建或修改/etc/sysconfig/network-scripts/route-eth0文件，固化静态路由防止重启失效
加密得到密文的STS环境和运行的STS环境是否一致？例如测试环境加密的密文是不能在生产环境解密。
利用这两个密钥，微服务可以将一些敏感配置托管到STS，STS会使用KEK或ServiceKEK对数据进行加密，在微服务部署时，由部署平台将敏感数据密文下发到微服务部署的环境上。
接口类型 接口名 函数名 Python 大模型相关接口 文本生成 ModelRouter.chat.completion.create √ 向量生成 ModelRouter.embeddings.create √ 文生图 ModelRouter.images.generate √ 图生文
正值会尽量避免重复已经使用过的词语，更倾向于生成新词语。 频率惩罚 介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 在右侧“模型效果预览”区域查看效果。 更多操作 模型路由策略创建完成后，可执行如表3所示的操作。
sensitive 敏感配置项 标记此配置项为敏感配置项，此类配置项存储的是配置在STS的路径，非配置密文。
正值会尽量避免重复已经使用过的词语，更倾向于生成新词语。 频率惩罚 简称frequency_penalty，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 调测文本向量化类型模型 请输入文本，可参照以下示例输入文本。
提高运维效率：AppStage运维中心提供了自动化的运维流程和任务调度功能，可以自动执行常见的运维任务，如监控、故障处理等，节省SRE大量的时间和精力，让运维团队能够更专注于解决重要的问题和提供高价值的服务。
Query拆解：配置适当的模型将原始查询内容拆解为更简单、易理解的请求。 Query改写：配置适当的模型对原始查询内容进行改写、优化，使得原始请求更准确。 意图识别：配置适当的模型对原始内容进行意图判断。
正值会尽量避免重复已经使用过的词语，更倾向于生成新词语。 频率惩罚 简称frequency_penalty，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 内容安全监测配置 当“输出方式”为“非流式”时，显示此参数。
正值会尽量避免重复已经使用过的词语，更倾向于生成新词语。 频率惩罚 介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 在右侧“效果预览”区域，可通过以下两种方式进行模型测试。
这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本和语音信息结合起来，提高文本语义理解的准确性。
正值会尽量避免重复已经使用过的词语，更倾向于生成新词语。 频率惩罚：简称frequency_penalty，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 方式二：单击由系统智能生成模型。
附录 SDK错误码 在调用SDK接口时，出现异常情况时SDK会返回一个GrayException异常，可以通过e.toString()查看详细的异常说明，通过e.getCode()获取异常错误码，同时通过SDK的debug日志可以看到更详细的异常错误信息。
incident：表示比操作失败更严重的情况，例如引起其他故障等。 企业项目ID：输入企业项目ID。 访问密钥ID：输入访问密钥ID（包含临时访问凭证和永久访问密钥）。 时间范围：可选择查询最近1小时、最近1天、最近1周的操作事件，也可以自定义最近7天内任意时间段的操作事件。
通常情况下，会选择较大的训练数据比例，以便训练出更准确的模型。一般来说，训练数据比例在70%到90%之间是比较常见的选择。 验证数据比例 验证数据比例是指模型训练过程中，用于验证模型当前训练效果的数据在完整数据集中所占的比例。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。
incident：表示比操作失败更严重的情况，例如引起其他故障等。 企业项目ID：输入企业项目ID。 访问密钥ID：输入访问密钥ID（包含临时访问凭证和永久访问密钥）。 时间范围：可选择查询最近1小时、最近1天、最近1周的操作事件，也可以自定义最近7天内任意时间段的操作事件。
这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本和语音信息结合起来，提高文本语义理解的准确性。
更复杂的条件处理可以通过使用if-then-else条件表达式配置来完成，这允许基于单个条件执行多个处理器。
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