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AI原生应用引擎
- 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？
- 模型微调任务一直在等待中是什么原因？
- 大模型微调需要的数据有要求吗？
- AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？
- AI原生应用引擎中预置了哪些提示语？
- AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？
- 模型调测时，无法选择模型服务商API是什么原因？
- 我接入的模型需要满足什么要求才能在创建Agent时作为思考模型？
- Agent问答的时候报错“很抱歉，我的系统似乎遇到了一些故障问题，暂时无法为您提供服务”
- 自接入的模型在模型调测的时候报错是什么原因？
- 开源模型怎么部署？
- 平台有没有预置模型？
- 思考模型和问答模型的区别
- 工作流中知识库节点、LLM节点都需要配置实例，实例的API Key填什么?
- 工作流中工具节点的实例如何配置?
- 如何获取Agent发布时所需的API Key？
- 如何保证Agent每次问答都调用知识库?
- 工作流的返回是json格式，但是大模型会进行总结，如何以json格式直接输出?
- 如何在工作流中定制逻辑实现特定任务，比如时间格式转换、数组对象的push等
- 资产中心的工具怎么使用?
- Code代码节点的输入输出参数如何与其他节点进行交互和传递?
- Agent问答的时候没有回答
- 发布Agent的时候提示套餐校验失败
- 一站式创建Agent时如何取消选择默认模型，更换为其他模型
- 按照标题切分的时候，分段长度是什么意思?
- 工作流已启用，为什么在创建Agent时仍然无法选用？
- 如何通过调用Agent API将变量传递到工作流？
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异常检测Judge定时任务失败
- KeyError
- TypeError: not supported between instances of 'str' and 'float'
- TypeError("Cannot index by location index with a non-integer key")
- judge长时间处于SUBMIT状态直至失败
- fail to load model json
- judge日志无法查看，提示get request error
- judge日志大小1KB，且不刷新日志内容
- PSQLException: ERROR: invalid input syntax for type numeric
- PSQLException: ERROR: syntax error at or near
- too much null size
- judge_data_size(in):0
- ERROR - fail to load
- canceling statement due to user request
- 保存异常检测告警配置时报错
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-
运维中心负载均衡
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SLB同步异常相关问题
- SSL_do_handshake() failed
- test nginx: nginx: [emerg] host not found in upstream "后端服务器名称" in /.../server...conf:17 nginx: .../nginx.conf test failed [FAILED
- no "ssl_certificate" is defined for the "listen ... ssl""
- no such file or directory......./ssl/dummy.pem
- test nginx: nginx: [alert] mmap(MAP_ANON|MAP_SHARED, 524288000) failed (12: Cannot allocate memory) nginx: [alert] munmap(FFFFFFFFFFFFFFFF, 524288000) failed
- duplicate value "error" in /opt/huawei/openresty/nginx/.../xxx.conf:40
- SLB同步检查不一致
- SLB一直同步，心跳异常
-
SLB部署失败相关问题
- FATAL Can't get local ip
- /etc/rc.d/init.d/functions: No such file or directory
- nginx is stopped
- will_upgrade\old_version:1.4.7
- Need to modify /etc/hosts,but no permission.
- system param fs.nr_open should not less than fs.file-max”or“system param net.ipv4.ip_local_port_range should >=30000
- some permission denied files in /opt/huawei/openresty/nginx/conf/
- Permission denied: '/opt/huawei/release/lf_test/SLB/
- install_slb_failed for /opt/huawei/openresty exists not for slb
- not all conf included in vhosts or slb_conf
- watchdog still running
- job 28e7241e42904334b failed
- [Service proxy.apply_sudo._wrapped_f]: fail to operator sudo,message: send request fail, status code: 400, error: None, message: illegal param\",\"status\":-2}
- some html not in /opt/huawei/openresty/nginx/html
- cannot access /opt/huawei/openresty/nginx/conf/ssl/sample/resty-auto-ssl-fallback.pem.Permission denined
- fail to operator sudo, message: send request fail, status code: 400, task: control sudo permission, status: failed
- some certificate not in /opt/huawei/openresty/nginx/conf/ssl
- crontab -l \n+ echo 'Permission denied crontab'
- 资源间绑定服务不一致
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SLB同步异常相关问题
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AI原生应用引擎基本概念
使用之前，请先了解表1中相关概念，从而更好的使用AI原生应用引擎。
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基本概念 |
说明 |
|---|---|
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Agent |
Agent指具备自主智能的实体，具有一定的智能和自主性，可以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 |
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LLM |
大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是通过深度学习技术训练的人工智能模型，具备理解、生成和处理人类语言的能力。 |
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技能 |
技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些服务，如客户服务、数据分析、信息传输、智能助手、自动回复等。 |
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智能编排 |
智能编排是一种基于人工智能技术的自动化流程编排工具，通过分析业务流程，自动构建流程模型，并根据预设规则自动化执行流程，从而提高工作效率和准确性。 |
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ClickHouse |
ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统，主要用于在线分析处理（OLAP）场景。它具有高性能、高可靠性、高可扩展性等特点，可以处理海量数据，支持复杂的查询和数据分析操作。ClickHouse支持SQL语言，同时还提供了许多扩展功能，如数据压缩、数据分区、分布式查询等。它被广泛应用于互联网企业、金融、电商、游戏等领域。 |
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节点数 |
节点数是指在一个特定的环境中，例如测试或生产环境，需要部署的节点数量。 |
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镜像名称 |
用于标识环境配置的镜像。 |
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镜像版本 |
用于区分一个镜像库中不同的镜像文件所使用的标签。 |
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资源规格 |
指根据不同的环境类型和用途，对服务器的 CPU 、内存、数据盘等硬件资源进行合理分配和管理的过程。例如，开发环境的资源规格可能会比生产环境的小，而性能测试环境的资源规格可能会更大，以满足其对硬件资源的需求。 |
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容器端口 |
容器端口是指在容器内部运行的应用程序所监听的网络端口。容器是一种虚拟化技术，它可以将应用程序及其依赖项打包在一起，形成一个独立运行的环境。在容器内部，应用程序需要监听一个或多个网络端口，以便与外部系统进行通信。 |
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服务端口 |
服务端口是计算机网络中用于标识应用程序的端口号，它是一个16位的整数，范围从0到65535。在一个计算机上，可以同时运行多个应用程序，每个应用程序都需要一个唯一的端口号来标识自己。当一个应用程序需要接受网络请求时，它会监听自己的端口号，等待来自网络的连接请求。当连接请求到达时，应用程序会接受连接并开始处理请求。 |
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推理单元 |
推理单元是指计算机系统中的一个模块，用于进行逻辑推理和推断。其主要功能是根据已知的事实和规则，推导出新的结论或答案。 推理单元常常被用于解决问题、推理、诊断、规划等任务。它可以帮助计算机系统自动推理出一些结论，从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 |
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大语言模型 |
大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 |
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向量化模型 |
向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 |
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多模态模型 |
多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本和语音信息结合起来，提高文本语义理解的准确性。 |
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LoRA |
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种轻量级大模型微调技术，通过低秩矩阵分解技术显著减少了微调所需的参数，降低了微调过程中所需的存储和计算资源，可灵活地运用于不同的预训练模型和任务。 |
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Loss曲线 |
Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具，它展示了模型在训练过程中产生的损失（Loss）随时间的变化情况。通过观察Loss曲线，可以了解模型的收敛效果、参数的敏感性和有效性。 |
