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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 status docker 在服务器执行如下命令,判断edge agent是否安装成功。 hdactl info 配置hda
Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,当需要访问这些数据时,无需再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作: 初始化:指定缓存使用哪种存储方式,例如,使用内存型缓存可以设置为memory_cache =
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。
数据批量大小是指对数据集进行分批读取训练时,所设定的每个批次数据大小。批量大小越大,训练速度越快,但是也会占用更多的内存资源,并且可能导致收敛困难或者过拟合;批量大小越小,内存消耗越小,但是收敛速度会变慢,同时模型更容易收到数据噪声的影响,从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的规模进行调
Tool Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,
Tool Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,
History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式, 如内存、DCS(Redis)和RDS(Sql)。 from pangukitsappdev.memory.sql_message_history
>=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小,训练速度越慢,但会减少内存消耗,且可能提高泛化能力。因此,批大小需要根据数据集的规模和特点,以及模型的复杂度和性能进行调整。
History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式,如内存、DCS(Redis)、RDS(Sql)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory
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
ask("你能讲一个笑话吗?") 此时,再次使用同样的问题,则不会再调用大模型,而是直接从内存返回: llm.ask("你能讲一个笑话吗?") Cache缓存有以下几个操作: 初始化:指定缓存使用哪种存储方式。例如,使用内存型缓存可以设置为Cache cache = Caches.of(Caches
上传的数据文件数量不得超过1000个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过200GB。 表1 自监督训练数据大小说明 模型规格 最小数据量(数据条数) 推荐数据量 单条数据token长度限制 N4-4K版本 1万条/每场景 4GB(等价10亿Tokens) 4096
>=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小,训练速度越慢,但会减少内存消耗,且可能提高泛化能力。因此,批大小需要根据数据集的规模和特点,以及模型的复杂度和性能进行调整。
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。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
模型的基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型,涵盖从基模型到功能模型的多种选择,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型
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
此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
盘古-NLP-N2单场景模型-32K - - - - √ 当前支持评估操作的模型需要经过SFT(有监督微调)后方可进行模型评估。 父主题: 模型能力与规格
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