访问域名时，显示网站未发布如何处理？ - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
访问域名时，显示网站未发布如何处理？ 方法一：进入AIPage后台，进入：我的网站--上线发布 栏目，右上角【发起上线】 方法二：进入AIPage设计器，右上角【发布】 等待几分钟后网站会完成发布，刷新浏览器即可正常。
百度云手机：为跨境社媒营销开启增长飞轮 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 百度云手机：为跨境社媒营销开启增长飞轮 大模型开发 / 技术交流 LLM 2025.09.01 9919 看过 查看原文： https://mp.weixin.qq.com/s/gYc2duyhOITFkiUCllsAsQ 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费！
解绑实例 - 广目混合云运营管理平台BHCMP | 百度智能云文档
解绑实例 用户可以在弹性公网实例列表中执行解绑操作，也可以在云服务器、负载均衡、NAT网关、VPN网关等实例列表中执行解绑操作。 前提条件 当列表实例状态为已绑定时，可执行解绑操作。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“产品导览 > 专有云 > 广目混合云管理平台 > 网络资源 > 弹性公网”，进入弹性公网页面。 在弹性公网页面，选择列表实例，单击操作栏“解绑”，弹出解绑窗口。
扩缩容定制服务 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
string 算力单元实例ID 必选 deploymentReplicasCount integer 部署副本数，说明：（1）部署副本数*单副本算力单元数超过该算力单元实例剩余可用算力单元总数时，服务将扩容失败 （2）deployedReplicasCount等于0时，表示将该算力单元实例从服务移除 必选 请求结构 复制 POST https : //qianfan.baidubce.com/v2
创建数据集并导入 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
上传已标注文件要求格式为zip格式压缩包 已有数据集 支持选择百度云 BOS 导入、分享链接导入、平台已有数据集导入；支持选择线上已有的数据集，包括其他图像类模型的数据集 BOS目录导入格式要求：请确保将全部图片已保存至同一层文件目录，该层目录下子文件目录及非相关内容（包括压缩包格式等）不导入 分享链接导入请确保将全部图片已保存至同一压缩包，压缩包仅支持zip格式，压缩前源文件大小限制5G以内；仅支持来自百度
购买算力单元实例 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
购买算力单元实例 { headInfo : , debugUrl :{ url : https://qianfan.baidubce.com/v2/serviceresources?Action=PurchaseComputeUnit , href : , method : POST }, debugDesc : 本接口用于购买当前服务部署所需的算力单元实例。
查询算力单元详情 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
yedComputingUnits integer 部署使用算力单元数，等于单副本算力单元数*部署副本数 可选 creator string 创建人 可选 成功示例 复制 { requestId : 1bef3f87-c5b2-4419-936b-
已有邮箱MX解析记录时，如何避免解析冲突？ - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
在AIPage后台绑定域名： （1）当添加www的主机记录时，建议选择CNAME方式，添加绑定完成后，获取CNAME解析地址，然后将www主机记录以CNAME方式进行解析，指向该CNAME地址。 （2）当添加不带www的主机记录时，请选择A记录方式，添加绑定完成后，请将站点的CNAME解析记录ping一下，获取该CNAME地址对应的IP地址，然后将不带www的主机记录以A记录方式进行解析。
绑定和解绑云主机实例 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
请求参数 参数名称 类型 是否必选 参数位置 描述 haVipId String 是 URL参数 HAVIP ID action String 是 URL参数 操作：bind 绑定； unbind解绑定 clientToken String 否 Query参数 幂等性Token，是一个长度不超过64位的ASCII字符串 backends List< BackendVo > 是 RequestBody
RAG VS Agent,如何选择最适合你的创建应用方式? 千帆社区
相比大模型另一条道路——微调，RAG具有以下优点： 微调需要较高的门槛（代码能力）与算力支撑，RAG则易于零基础人群上手，只需要用户提供知识（大模型的参考数据即可）并调用API即可； 微调的大模型更新所需知识需要进行再次微调，每次更新知识都需要创建数据集并重新调用算力微调，而RAG则只需要向知识库上传文档即可，不需要算力支撑。
