-
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？
![]()
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是两个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。
来自：帮助中心 -
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？
![]()
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。
来自：帮助中心 -
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？
![]()
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是两个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。
来自：帮助中心 -
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？
![]()
如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。
来自：帮助中心 -
科学计算大模型
![]()
-
数据计算
![]()
说明：变量，把输入消息中的属性作为变量在表达式中使用。对变量进行定义，设置变量名称和变量的取值。 必选：否 子配置项：变量配置包括如下子配置项：变量名称、变量取值。 变量名称： 配置项英文名：variable 说明：变量名称，用户可自定义一个变量名称，计算时使用，以免配置计算表达式时使用jsonPath。
来自：帮助中心 -
部署科学计算大模型
![]()
-
训练科学计算大模型
![]()
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型
来自：帮助中心 -
调用科学计算大模型
![]()
-
发布训练后的科学计算大模型
![]()
发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产
来自：帮助中心 -
使用数据工程构建科学计算大模型数据集
![]()
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别
来自：帮助中心 -
计算在云
![]()
-
开发盘古科学计算大模型
![]()
-
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护
![]()
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
来自：帮助中心 -
语言理解
![]()
对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。
来自：帮助中心 -
需求理解
-
概述
![]()
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型（NLP大模型、科学计算大模型）在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。
来自：帮助中心 -
创建科学计算大模型部署任务
![]()
个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 边缘部署：算法部署至客户的边缘设备中。
来自：帮助中心 -
使用API调用科学计算大模型
![]()
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
来自：帮助中心 -
NLP大模型训练流程与选择建议
![]()
特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据，使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。
来自：帮助中心 -
通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
![]()
通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数，并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
