B/S开发中常用javaScript技术与代码  内容精选
  • 小程序 - 数字员工-开放平台 | 百度智能云文档

    常见问题 6.1 视频播放组件无权限,错 operateLivePlayer:fail no permission 原生插件集成依赖:能够申请开通流媒体播放权限( 符合开通【 live-player|live-pusher 】的资质文件 ): 需要在小程序开发管理,申请开启 live-player的权限 6.2 无法开通live-player权限如何在小程序使用 可以使用web页面封装【云渲染组件

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  • 训练长设置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    图像分类NASNet网络暂时支持在 GPU P4环境运行,若您未开通付费,请选择其他网络。 如何设置节点及运行时间 1、选择计算节点:节点越多运行效率越高,可结合训练数据量及运行效率灵活选择。

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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

    通过压缩上传,需注意: 压缩包内的一个文本文件将作为一个样本上传。压缩格式为.zip格式,压缩包内文件类型支持txt,编码仅支持UTF-8。 每组数据的字数建议超过512个字符,超出将截断。 通过Excel文件上传,需注意: Excel文件内首行为表头,每行为一个样本,每个样本字符不得超过512个字符,超出将截断 文件格式支持xlsx格式,单次可上传100个文件。

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  • EasyDL语音力资源价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    产品单价 模型训练 在EasyDL声音方向的任务配置过程,您可以选择训练的设备以及设备数量。 说明1 :扣费发生的时间点为任务训练结束(包含手动暂停训练或自动停止训练)后,如果因EasyDL系统异常导致训练任务运行失败,则相应训练任务的全部耗时在账单会做扣减,不会参与计费。 说明2 :为确保训练任务的正常进行,建议您在开通付费后确保账户余额低于100元。

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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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  • 千帆AI加速器_线加速营_免费大模型案例课程_云天化AI课程Comate及向量数据库

    案例课程 案例课程 云天化AI课程ModelBuilder 将掌握模型训练、优化、评估及压缩技巧,学习如何利用插件、知识库及API接口进行高效开发,提升在生成人工智能领域的实战能力 了解详情 案例课程 案例课程 云天化AI课程AppBuilder 掌握如何高效创建私域知识、撰写高质量Instruction,通过低代码/代码开发应用 了解详情 案例课程 案例课程 云天化AI课程案例实战一 帮助学员在掌握理解大模型技术原理的情况下

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  • Zulu智能体 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档

    您无需描述具体的技术实现步骤,只需要说明想要达到的效果和业务目标即可。Zulu 会自动理解您的意图,规划执行任务。 您可以截图粘贴到输入框。Zulu 会自动分析图片内容,识别需求。例如,它能判断您想实现某个网页效果,还是调试应用运行的 bug。 端到端任务执行 Zulu 具备自助任务执行和反思能力,能够端到端从需求生成代码

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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

    以前我们需要在自己的业务场景或者应用使用到人工智能相关的技术的时候,传统的做法只能够自己从0到1去搭建一个相关的平台或者接口。 传统的简单流程基本,自己编写人工智能相关算法或者使用开源的人工智能算法或者框架进行二次开发,这只是开始,接着就是训练,大模型训练最重要的就是数据,外界一直:数据人工智能时代的石油。想要训练出来的模型足够优秀,就需要投喂大量的相关数据。

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  • 经典语音识别训练模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    经典语音识别训练模型 可以在【创建模型】-“选择基础模型“页点击【开始训练】按钮进入【训练模型】 也可以在【我的模型】列表页选择已创建完成的模型点击操作栏的“开始训练”进入【训练模型】; 也可以直接在左侧导航栏点击【训练模型】,进入【训练模型】 在训练模型步骤,选择需要训练的模型,上传训练文本。目前有两种训练方式可以选择,可以上传热词,或者长段文本,也可以两种均上传进行训练。

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  • 什么KTO训练 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台

    A:训练过程KTO方法需要对输出结果进行二元判断,符合预期/符合预期,所以其收集的数据为Prompt+Chosen或Rejected;DPO训练依赖人类反馈,需要对输出结果进行偏好性判断,两个输出的倾向程度,所以其收集的数据为Prompt+Chosen和Rejected。

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