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搭建边缘服务器集群 执行如下命令，生成docker证书。注意该命令只需执行一次，如果已有相关证书，请跳过该步骤。 bash cluster_install-ascend.sh generate_docker_cert --pkg-path=/home/hilens/pkgs 基于
313t.ei.pod101 euler2.10_arm_sdi3_1980b_hc_sdi5_b080_20230831v2 公网IP：100.85.216.151 root密码： CPU架构：aarch64（登录设备，执行arch命令查看） 依赖包下载。 docker下载：https://download
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
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内容。当资源不存在的时
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包含一个签名值
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
agentSession) { System.out.println(agentSession); } } 上述代码分别对应了Agent的开始、中间过程、结束阶段。 为Agent添加一个监听器 通多调用Agent的addListener接口添加一个监听器： import
on_session_end(self, agent_session: AgentSession): print(agent_session) 上述代码分别对应了Agent的开始、中间过程和结束阶段。 为Agent添加一个监听器 通多调用Agent的addListener接口添加一个监听器： from
\n天门山有多条旅游线路，其中最著名的是天门山索道，全长7455米，是世界上单程最长的缆车之一。游客可以通过缆车快速到达山顶，欣赏沿途的壮丽景色。此外，天门山玻璃栈道是全亚洲最长、最高的玻璃栈道，给游客带来刺激的体验。\n\n这两个景点不仅展示了湖南的自然美景，还体现了其深厚的文
为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/caltokens
调用说明 盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 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。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代
"喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业 | 还是写作业吧。请根据以上背景补全以下问题： 你有什么办法让他写作业吗"], "target": "你有什么办法让孩子写作业吗"} 中控模块：对于中控模块，可以首先尝试使用基础功能模型基于prompt来进行相关中控逻
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
获取API认证鉴权信息（获取Token） 登录“我的凭证 > API凭证”页面，获取user name、domain name、project id。 project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如，盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project
ts/{deployment_id}/chat/completions SDK配置：https://{endpoint}/v1/{project_id}/deployments/{deployment_id} （/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置）。 IAM
统计模型调用量 模型调用成功后，有两种方式可以查看模型的调用量。 通过“服务管理”功能查看调用量：查看具体某个模型的调用总量、调用成功量、调用失败量，且可按时间进行筛选。 通过“运营面板”功能查看调用量：查看全部模型访问总数、模型回复时的响应时长、兜底回复比例以及输入/输出token信息。
使用“能力调测”调用模型 前提条件 使用能力调测调用模型之前，需要进行开通盘古大模型服务操作。 使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面，提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时
的费用按实际消耗的Token数量计算，即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下：
轮对话、聊天任务。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬
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