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  • InitBucketObjectLock 对象存储(BOS)

    InitBucketObjectLock 接口描述 为指定Bucket创建基于时间的合规保留策略,此时策略状态变成IN_PROGRESS状态。 注意: 该状态的有效期为24小时,在有效期24小时内,此策略对应的Bucket资源处于保护状态,其保护规则如下所示: 假设您在2013年6月1日创建一个名为examplebucket的Bucket,并且在不同时间上传了file1.txt、file2.txt

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  • 查看Bucket所属的区域 对象存储(BOS)

    查看Bucket所属的区域 Bucket Location即Bucket Region,百度智能云支持的各region详细信息可参见 区域选择说明 。 基本流程 创建BosClient。 执行listBuckets()方法。 示例代码 如下代码可以获取该Bucket的Location信息: ) .then(function(response) { if(response) { console.lo

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  • 查看Bucket所属的区域 对象存储(BOS)

    查看Bucket所属的区域 Bucket Location即Bucket Region,百度智能云支持的各region详细信息可参见 区域选择说明 。 如下代码可以获取该Bucket的Location信息: client . get_bucket_location ( bucket_name )

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  • 批量删除文件夹 对象存储(BOS)

    注意事项 若文件夹内文件数量小于等于10000,则文件夹立即删除;若文件数量超出10000,该文件夹将自动调用生命周期方式在第二天进行删除; 低频存储、低频存储-多AZ、冷存储和归档存储有最小存储时间限制,提前删除将产生最小存储周期费用,详情查看 计费项文档 ; 若您已开启回收站功能,删除的归档存储类型文件不会进入回收站; 若选择嵌套文件夹,请仔细检查嵌套文件夹内的文件,避免误删; 文件夹中的文件将被彻底删除且不可恢复

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  • 网页空间、存储空间、流量上限分别是什么意思? - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档

    网页空间、存储空间、流量上限分别是什么意思? 网页空间:站点的页面文件在服务器上所占用的存储空间(不含图片、音频、视频) 存储空间:站点中所有的图片、音频、视频在服务器上所占用的存储空间 流量上限:所有访客访问您的站点会产生数据流量,可以理解为手机上网消耗的流量,所有的访客在访问网站时产生的流量总和就是网站访问流量,这个流量的上限就是网站流量上限。

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  • AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享

    这个阶段对存储的需求产生了分化。一方面,数据量大了之后,企业成本敏感,大量的数据需要大容量低成本的存储。另一方面,对于训练的时候需要的那部分数据,还是希望存储的性能能够满足训练的要求,这一部分仍然是一个高性能存储的需求。这个阶段企业的规模已经相对比较大了,有足够的动力去自研或基于开源方案二次开发整个存储体系。

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  • 获取及更新文件元信息 对象存储(BOS)

    获取及更新文件元信息 文件元信息(Object Metadata),是对用户上传BOS的文件的属性描述,分为两种:HTTP标准属性(HTTP Headers)和User Meta(用户自定义元信息)。 获取文件元信息 参考 只获取ObjectMetadata 。 修改文件元信息 BOS修改Object的Metadata通过拷贝Object实现。即拷贝Object的时候,把目的Bucket设置为源B

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  • CCE通过CSI挂载与卸载(极速型L2) - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档

    进入到集群详情页,点击左侧 组件管理 ,选择 存储 类组件,选择“CCE CSI PFS L2 Plugin” 点击安装组件,在子页面选择需要关联的PFS L2实例,点击确认即可开始进行CSI组件安装。 注意: 挂载并创建后,解绑或卸载CSI正在使用的PFS L2将会导致容器内读写失败。 验证PFS L2 CSI插件部署结果 检查CSI的各个组件均已经处于Running状态。

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  • 申请使用月光宝盒 - 数据流转平台CLOUDFLOW | 百度智能云文档

    请填写您百度智能云的 AccessKey:建议您创建单独的子用户,并授予该自用户full-control权限,并为该自用户创建新的 AccessKEy 请填写相应的 SecretKey:填写 AccessKey 对应的 SecretKey。

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  • 基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区

    本文以基于大模型的RAG 过程为抓手,对大数据在大模型推理过程中辅助数据同步、存储和处理做了一定的阐述,总结如下: 对于大数据架构来说,可以通过大模型的框架可以实现对于半结构化和非结构化的数据处理。 对于大模型来说,存储侧不再是依赖本地存储,也可以依赖分布式文件系统、对象存储等典型的大数据存储介质。

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