为了把BMR清洗好的数据导入Palo,我们首先需要在Palo预先建立好数据库表。首先,在Palo服务创建一个新集群。 集群创建好以后, Palo提供兼容MySQL的接口,可以直接使用MySQL的相关库或者工具进行连接Palo集群(目前Palo只支持MySQL 5.0以上的客户端,在连接之前请确认您的客户端版本)。以MySQL Workbench为例: 连接Palo集群。
在创建应用页面,选择我们创建好的组件,在角色指令中,强制每次都调用该组件。同时限制好问答模型的输出。
基本信息 填写好作业名称后,再进行500字内的作业描述即可。 训练配置 训练配置大模型参数,调整好基本配置。 在奖励模型训练任务中,可以选择 开启 增量训练开关。需注意的是,基准模型为“ 全量更新 ”训练出来的模型,才支持开启此开关。 注意 :基础模型继承基准模型的版本,所以当您选定基准模型后,基础模型及版本 不可变更 。由于大模型权重占用较大存储,只能选择 三个月内 训练的模型发起增量训练。
第一次让我意识到记录博客比较重要的是 mysql、redis这些命令。作为后端开发,有时需要通过命令行查看库数据,升级安装系统时需要备份恢复数据。虽然这些命令我用过、但还没到那种“下手如有神”的地步,每次只能查找博客等资料,有些可能还有误,比较零散。于是,忙完手头上的工作,我就整理了一下MySQL常用命令、备份、导入导出。
比较推荐的模型是 gpt-4-32k ,逻辑性和准确率相对较好。 图片理解模型用官方主推的 gpt-4-vision-preview 。 gpt3.5 推荐用 gpt-3.5-turbo-16k ,虽然tokens小,但反应快,在request比较大的时候,速度是 gpt-4-32k 2到3倍。
假设有一个文件,本地路径为 /path/to/file.zip ,由于文件比较大,将其分块传输到BOS中。
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架构地图 探针安装好后,即开始自动的采集主机中的各类信息(包括进程、网络、资源等等),然后会按照环境进行拓扑的自动绘制,具体的架构拓扑地图可以在“架构地图”页面中查看,通过左上角的环境选择下拉框,在不同的环境中进行切换。 总览图 总览图展示四个层级节点概况,时间轴可切换最近五天内时间点架构快照。点击重置恢复总览图视图,悬浮到节点上时可查看详情。
我该注册什么后缀的域名好,如何选择? com和cn域名有什么区别? 如何选择合适您的域名? 有必要注册中文域名吗? 在百度智能云上注册了cn域名,提交审核资料后,为什么还没审核好? 国际域名、.cn域名的最高注册年限分别是多少年? 我想注册的域名被他人注册了,怎么办? 注册的域名可以做泛解析吗? 注册的域名支持根域名@的CNAME解析么? 百度的域名解析服务支持智能解析么?
注:只有在模型模块中创建好模型后,并完成转换模型才可以在此“模型名称”中看到模型。