等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产

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申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，需提交试用申请，申请通过后试用盘古大模型服务。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 在首页单击“试用咨询”，申请试用盘古大模型服务。 图1 申请试用 父主题： 准备工作

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，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度

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CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。 HBase：高并发，毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。

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: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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ion表。 哈希表（Hash） 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。 一般情况下大表（1000000条记录以上）定义为Hash表。 轮询表（Roundrobin） 表的每一行

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MRS 资源属于指定VPC 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 mrs-cluster-in-vpc 规则展示名 MRS资源属于指定VPC 规则描述 指定虚拟私有云ID，不属于此VPC的MRS集群，视为“不合规”。 标签 mrs 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large 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。

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型，但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时，可选择全量升级或滚动升级两种方式：

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开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流

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使用API调用NLP大模型 模型部署成功后，可以通过“文本对话”API调用NLP大模型。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径（URI） 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions

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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型

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管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch

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: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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删除表模型 功能介绍 在关系建模中删除一个表模型及其属性，包括逻辑实体和物理表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/design/table-model 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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获取 数据仓库 列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型，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 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称 可处理最大Token长度

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使用API调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径

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查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看模

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