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包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下: 包年/包月计费模式:包年/包月的计费模式是一种预付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服
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。
说明 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 本样例场景实现文本翻译服务Token与调用地址的获取。 步骤2:创建并配置多语言文本翻译插件 本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中,需要调
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
在“配置信息”页面,参照表1完成信息配置。 表1 插件信息配置说明 参数名称 参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网,否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时,才允许
HTTP请求方法,表示服务正在请求操作类型,包括: 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
s)致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型
户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计,旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS
Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原始数据,确保数据的覆盖面和多样性。例
已部署服务:选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。 外部服务:通过API的方式接入外部模型进行评测。选择外部服务时,需要填写外部模型的接口名称、接口地址、请求体、响应体等信息。 请求体支持openai、tgi、自定义三种格式。openai格式即是由OpenAI公司开发并标准化的一种大模型请求格式;tgi格式即是Hugging
计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。 父主题:
Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型”页面,单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面,模型来源选择“盘古大模型”。输入模型对应的obs地址和模型名称、选择资源类型、输入资产描述并设置资产可见性后,单击“确定”,启动导入模型任务。 图3 导入模型 父主题: 管理盘古大模型空间资产
取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏,或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。 符号标准化 查找文本中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。
视频类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。