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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
并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个区域也相同，所以简洁起见将这两部分省略。 请求方法 HTTP请求方法（也称为操作或动词），它告诉服务你正在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。
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
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。
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言，能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务，并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型： 基模型：已经在大量数据上进行了预训练，学习并理解了各种复杂特征和模
前一个指令，如果希望模型执行后一个指令，回答问题，可以将文本内容用引号分隔，让模型了解到引号内非指令，而是提供的参考文本。 父主题： 常用方法论
当任务存在多个情境时，编写提示词时需要考虑全面，需要做好各种情境的预设，告知模型对应策略，可以有效防止模型误回答以及编造输出。 父主题： 常用方法论
键信息不同，若需要模型生成的内容更具创意性，关键信息需要为内容描述；需要模型严格遵循指令进行回复的，关键信息为指令及说明。 父主题： 常用方法论
信息，写一封商务电子邮件。{邮件内容描述}”，摘要任务可以使用“请根据以下内容生成摘要。\n{文本内容}”。\n为换行符。 父主题： 常用方法论
“的”模型有时候会难以理解。例如，真实场景，它可能理解为truth situation而不是true situation。 父主题： 常用方法论
细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没有生成过AK/SK，可登录“我的凭证”界面，选择“访问密钥 > 新增访问密钥”来获取。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 AK/SK获取方式请参考获取AK/SK。 父主题： 如何调用REST
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对查看效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词
设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或
采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
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。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进
用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时，才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API，仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前，请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。 使用Postman调用API
学习率设置得过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小
盘古大模型支持通过对接内容审核，实现拦截大模型输入、输出的有害信息，保障模型调用安全。用户在开通API后，可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 父主题： 如何调用REST API
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