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在弹窗中可获取对应模型的API请求地址。其中，路径选中部分即为模型的部署ID（deployment_id）。 图3 获取API请求地址 父主题： 附录
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
Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。
终端节点 终端节点（endpoint）即API服务的终端地址，通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下： 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 在“概览
调用AI助手API 获取AI助手API调用地址 登录盘古大模型套件平台。 左侧导航栏选择“应用开发 > AI助手”，选择需要运行的AI助手，单击“查看”。 图1 查看AI助手 在详情页面，AI助手API调用地址。 图2 获取调用地址 获取Token 本示例中，通过使用Postman软件获取Token。
使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面，单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“模型列表”中选择需要调用的模型，单击操作栏中的“调用路径”，复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。 在调用盘古API过程
使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面，单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“服务列表”中选择需要调用的模型，单击操作栏中的“调用路径”，复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。 在调用盘古API过程
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
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
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
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。同时，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。
合规度校验规则说明 校验项 说明 个人隐私 校验数据中是否存在个人隐私信息，例如，身份证号、手机号、固定电话、Email地址、护照号、车牌号、军官证、车架号、GPS地址、IP地址、MAC地址和IMEI码等。 敏感关键词 校验数据中是否存在敏感关键字，如涉政信息。 表4 合规度状态说明 合规数据量
l集群为例，示例集群信息如下表。 表1 示例集群信息 集群名 节点类型 节点名 规格 备注 largemodel controller ecs-edge-XXXX 鲲鹏通用计算型|8vCPUs|29GiB|rc3.2xlarge.4镜像 EulerOS 2.9 64bit with
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用
下载并安装Postman调测工具。 打开Postman，新建一个POST请求，输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口，并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 请求Heade
上述代码中custom.llm.url为自定义的url地址（名字由开发者任意指定，或直接传入url地址），可以指向不同的模型，因此llm1为一个大模型；而llm2没有指定config，默认使用sdk.llm.pangu.url，若地址与custom.llm.url，则为另外一个大模型。
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。同时，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。
载该obs文件，上传到环境B对应的obs桶中。 登录环境B的盘古大模型套件平台，在“模型迁移”页面，选择“导入模型”，输入模型对应的obs地址和模型名称后，单击“确定”，启动导入模型任务。 图4 导入模型
odule-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）
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