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  • 什么 GaiaDB - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档

    产品架构 GaiaDB采用全新的云原生分布式架构,使其具备大容量、高可用、高性能的商业级特性,节介绍产品的架构和关键特性。 一写多读 GaiaDB采用分布式集群架构,一个集群包含一个读写节点(主节点)和最多 15 个只读节点(至少一个节点,用于保障高可用)。读写节点处理读写请求、只读节点仅处理读请求,可实现分钟级增减节点和计算节点规格变配。

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  • 2D图像跟踪 - AR开放平台 | 百度智能云文档

    训练生成models目录结构 主场景ar目录结构 开发者需注意 : 如果上传主场景的同时上传了识别,需要查看新生成的models文件夹中的 roi 配置参数是否与 target.json - targets 下对应接口处填写的是否一致,一致需要在本地修改重新上传主场景

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  • 经典语音识别介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用流程概述 平台使用的基本流程如下所示,全程可视化简易操作,在数据已经准备好的情况下,最快一天内即可获得专属模型。 1、 创建模型 :选择您需要训练的语音识别接口,目前支持训练 短语音识别-中文普通话、短语音识别极速、实时语音识别-中文、呼叫中心语音解决方案 接口。填写基础信息为您的模型进行命名和功能描述,留下您的联系方式以便于我们和您联系。

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  • 千帆大模型沉浸开箱之大模型训练完整历程 千帆社区

    数据清理和数据增强都可视化:如下: 大模型训练 当我们数据处理完成后,接着就是进入重头戏--大模型训练,我们前面做的一些都为训练这步做铺垫,千帆大模型平台提供两种训练方式。一种大模型微调SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习) 名词解析 什么SFT 监督微调(SFT)指采用预先训练好的神经网络模型,针对你自己的专门任务在少量的监督数据对其进行重新训练的技术。

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  • QPS叠加 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台

    、QPS 叠加配 已购的 QPS 叠加支持 增配 操作(暂支持降配)。 在操作栏点击 【叠加变配】 进入变配页面,选填新的配置信息。 提交订单完成支付后,配立即生效(变配后的生效长与原订单的有效期保持一致)。 五、续费管理 若为已购实例资源续费,可按以下步骤操作: 复制实例资源 ID。 点击 【续费管理】 按钮,跳转至百度智能云财务系统的续费管理页面。

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  • 智能研 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台

    outline string 大纲,markdown格式 title string 生成大纲接口返回的研标题 请求示例 Plain Text 复制 1 curl --request POST \ 2 --url https://qianfan.baidubce.com/v2/tools/ai_resear_report/create \ 3 --header 'Authorization

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  • 创建数据集导入 - 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 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(包括压缩格式等)导入 分享链接导入请确保将全部图片已保存至同一压缩,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

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  • 智能搜索生成高性能 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台

    3] [6] [16] 北戴河景区的地形地貌以海滨平原和丘陵为主,地质结构稳定,拥有多处海地貌。水文特征显著,毗邻渤海,海岸线绵长,海水清澈。气候类型为暖温带湿润大陆性季风气候。植被类型包括温带落叶阔叶林及沿海盐植被。生物资源包括多种海洋生物和内陆野生动物。北戴河景区属于分散型风景区,包含六大特色景区。

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  • K8s集群迁移计划 - 云迁移中心CMC | 百度智能云文档

    为避免冲突,集群内包含的节点建议创建集群直接新建节点,建议迁移云服务器实例后再添加到K8s集群。 操作步骤 前期准备 1. 资源扫描 :授权云迁移中心获取您在源端云平台的认证信息在线扫描资源或下载采集工具离线采集上传资源文件。扫描完成后,请前往资源清单查看资源详细信息。具体操作请参考: 资源扫描 2.

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  • 声音分类训练长说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    声音分类训练长说明 训练长与数据量、选算法紧密相关。 目前 声音分类的训练长主要影响因素为数据量 ,以下为内部测试的数据量与训练长的对应关系,供参考: 数据量 训练长 数十个音频 60min左右 数百个音频 90min左右 数千个音频 120min左右 万个音频 150min以上

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