usr/bin/env python #coding=utf-8 #导入Python标准日志模块 import logging #从Python SDK导入ACL配置管理模块以及安全认证模块 from baidubce.bce_client_configuration import BceClientConfiguration from baidubce.auth.bce_credentials
android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" /> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION" /> <!
对话模式 千帆ModelBuilder支持HuggingFace Transformer架构的自定义大模型导入。本文介绍了自定义导入模型发布为服务后,使用 对话模式 调用相关API说明。如何导入并部署第三方模型,请查看 快速导入并部署第三方模型 。 对话模式 使用对话模式,创建chat,发起一次对话请求。
LLM的特点和应用: 大规模数据训练: LLM通常在非常大的文本数据集上进行训练,涵盖多种主题和语言。这使得它们在理解和生成语言时表现出色。 上下文理解: 这些模型能够理解上下文信息,从而生成更加连贯和相关的文本。 多种任务: LLM可以用于多种自然语言处理任务,如文本生成、翻译、问答、摘要、情感分析等。 预训练与微调: LLM通常采用预训练和微调的策略。
但在云数据库 FusionDB 中不推荐使用索引,原因有三个: 云数据库 FusionDB 一般需要访问大数据集,并且云数据库 FusionDB 可以通过分区、并行执行等方式提升查询效率。索引的作用不能有效发挥。 拖慢数据入库的性能。因为数据仓库经常需要导入大量数据,这个时候需要调整索引结构,导入速度极差。 需要占用额外的磁盘存储空间。 因此,在OLAP场景中的大多数情况不建议使用。
数据量和任务数限制 Stream Load 适合导入几个GB以内的数据,因为数据为单线程传输处理,因此导入过大的数据性能得不到保证。当有大量本地数据需要导入时,可以并行提交多个导入任务。 PALO 同时会限制集群内同时运行的导入任务数量,通常在 10-20 个不等。之后提交的导入作业会被拒绝。
导入BesClient配置文件 import bes_sample_conf #导入BES相关模块 from baidubce.exception import BceHttpClientError from baidubce.exception import BceServerError from baidubce.services.bes.bes_client import BesClient
如图: 百度云堡垒机支持云主机导入,选择云平台后,输入正确的 Access Key ID 和Access Key secret 后,当点击全部导入时则导入全部主机到百度云堡垒机,点击让我选择时可手动选择要导入的主机,导入后可在主机管理中查看该主机。
数据导入与标注 第一步,在EasyDL官网点击立即使用,选择图像分类任务,进入图像分类操作台。 第二步,在数据总览页中点击创建数据集,创建一个“垃圾分类”数据集,点击完成。 第三步,在数据总览页中找到刚才创建的数据集,点击操作栏的“导入”,EasyDL提供多种数据导入方式,可在页面中参考各个方式对应的要求来导入数据。提示:为方便开展模型训练,示例数据已经在本地通过文件夹分隔进行好分类。
在上面代码中,access_key_id对应控制台中的“Access Key ID”,secret_access_key对应控制台中的“Access Key Secret”,获取方式请参考《操作指南 管理ACCESSKEY 》。 上面的方式用户需要自己指定安全组的服务的域名,可以通过赋值给sg_host变量来指定。