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应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型，输入资源名称，类型选择“边缘部署”，输入需要订购的推理算力，单击“确认订单”。 订购完成后，进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”，可查看订购的边缘部署资产。 父主题： 部署为边缘服务
部署边缘模型 进入盘古大模型套件平台，进入“模型开发 > 模型部署 > 边缘部署”，单击右上角“部署”按钮。 在创建部署页面选择模型与部署资产，选择部署方式为边缘部署，输入推理实例数（根据边缘资源池的实际资源选择），输入服务名称，单击“立即创建”。 创建成功后，可在“模型部署 >
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
Token计算精确到1K Tokens，不足1K Tokens的部分舍去，按小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费，训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。 欠费 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费
演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本 选择与“嵌入模型”对应的版本。例如，嵌入模型为N2系列，则模型版本也为N2。 工具配置 网页搜索 开启网页搜索后，可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。
C模型，或其衍生模型，使用通用模型或其他模型无法运行。如上例所示，当前的module-version需要配置为“N2_agent_v2”，模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True，prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题： Agent（智能代理）
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同，具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题： 部署为边缘服务
安装Ascend插件 详情请参考官方文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindx-dl/50rc1/dluserguide/clusterscheduling/dlug_scheduling_02_000001.html
Python SDK 安装SDK 配置SDK LLMs（语言模型） Prompt（提示词模板） Memory（记忆） Skill（技能） Agent（智能代理） 应用示例 父主题： 盘古应用开发SDK
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章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭
2-Default模型，或其衍生模型，使用通用模型或其他模型无法运行。当前的moduleVersion需要配置为“N2_agent_v2”，如上例所示，因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。 支持注册开源模型，开源模型的定义可参考开源模型。 final
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs（语言模型） Prompt（提示词模板） Memory（记忆） Skill（技能） Agent（智能代理） 应用示例 父主题： 盘古应用开发SDK
builder().temperature(0.9).build()).build(); // 如使用Gallery三方模型，使用以下配置 // LLMConfig llmConfig = LLMConfigGallery.builder().llmParamConfig(LLMParamConfig
安装SDK Maven中央仓导入 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud</groupId> <artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId>
CacheStoreConfig # redis缓存配置写入2s后到期 redis_cache = Caches.of("redis", CacheStoreConfig(expire_after_write=2)) # inMemory缓存配置缓存窗口数量为3，访问后2s到期 memory_cache
9。 在whl包同级目录下，执行如下命令安装： pip install pangu_kits_app_dev_py-2.4.0-py3-none-any.whl 安装可选 安装全部依赖项（2.1.0以前版本需手动安装langchain-openai，命令pip install langchain-openai）：
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
图3 前往OBS 在OBS控制台页面，单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时，桶区域需要与盘古大模型区域保持一致。其余配置参数可以使用默认值，详细OBS桶参数说明请参见OBS用户指南。 图5 创建OBS桶 参数填选完成后，单击“立即创建”。创建好的OBS桶将显示在桶列表中。
范围见模型API规范 top_p: Optional[float] # 核采样值， 和temperature不同时配置 presence_penalty: Optional[float] # 存在惩罚，增加模型谈论新主题的可能性，范围见具体模型API规范
running or have been deleted. 推理服务状态异常。 请检查调用API时deploymentId是否正确，并检查模型的部署状态是否存在异常，如果仍无法解决请联系服务技术支持协助解决。 PANGU.3267 qps exceed the limit. QPS超出限制。
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