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基于边缘部署准备工作与注册边缘资源池节点,按照以下目录结构存放下载文件,注意修改下载文件的命名。其中,docker下的certs证书会自动生成,一般无需修改。 pkgs // 包目录,用户自行命名 docker docker.tgz // docker 二进制文件,要求版本>19.0.3
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.docker.com/linux/static/stable 选择对应cpu架构下载,docker版本选在19.0.3+。 K3S下载:https://github.com/k3
s 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硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章
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。
<version>2.4.0</version> </dependency> 本地导入 下载SDK包,将pangu-kits-app*.jar文件放在项目目录lib文件夹下(.jar文件放置路径也可以自定义)。 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency>
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
以从环境A迁移模型到环境B为例: 登录环境B的盘古大模型套件平台,在“模型开发 > 模型管理”页面,单击右上角的“模型迁移”。 在“模型迁移”页面,下载用户证书。 图2 下载用户证书 登录环境A的盘古大模型套件平台,在“模型迁移”页面,选择“导出模型”,在导入证书的地方上传环境B下载的证书文
SDK依赖的配置项主要通过读取llm.properties配置文件;如果配置文件名不为llm.properties,需要在项目中主动设置,方法如下: 在resources路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 如果需要自定义配置文件名,可以参考以下代码设置。 // 建议在业务项目入口处配置
的广告文案数据。 模型评估 一个评估数据集内,上传的数据文件数量不得超过100个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过1GB。 数据格式要求 盘古大模型服务支持如下数据,格式要求请参见表3。 表3 盘古数据文件格式要求 数据类型 支持格式 数据样例 是否支持拆分(划分训练集/验证集)
基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过加载llm.properties配置文件。 在项目路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件: # 建议在业务项目入口处配置 import os os.env
况,以及具体到某条数据的打分情况。 用户可以将此次的评估报告通过导出按钮全部导出至本地存储,文件导出格式为CSV。 图3 评估报告页面 评估日志: 平台支持查看本次模型评估任务的详细日志。选择评估的模型后,可以查看其从创建开始到任务结束的日志内容,支持下载并保存到本地(log格式
pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam和pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # # Copyright (c) Huawei
开源模型。例如,用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key,配置项为: sdk.llm.openai.url=https://infer-app-modelarts-cn-southwest-2
通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url=
通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url=
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
安装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3.9。
批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行,不大于50行。
与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # Copyright (c) Huawei Technologies
请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud