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  • 使用RDS代理和只读解决负载过高的问题_解决方案实践

    使用RDS代理和只读解决负载过高的问题 更新时间: 2022-01-10 概览 在数据库使用过程中,随着流量的不断增长,需要对RDS实例进行扩容以满足高并发的性能要求,扩容方案一般情况下分为如下两类: 纵向扩展(Scale-Up)方案:升级RDS实例的套餐规格,通过增加CPU和内存的配置,提升数据库性能 横向扩展(Scale-Out)方案:借助MySQL主从同步特性,通过增加RDS只读实例,构建一主多数据库架构

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  • 在训练任务中使用云存储 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档

    在训练任务中使用云存储 在百舸异构计算平台提交分布式训练任务时,您可以通过存储挂载的方式将云存储(BOS、CFS、PFS、RapidFS)挂载到训练容器中,从而方便地在训练过程中直接读写存储中的数据。本文为您介绍如何在百舸训练任务中进行 BOS、CFS 、 PFS 、Rapidfs的存储配置与挂载使用。 前置条件 登录 百舸异构计算平台 AIHC 控制台 。 已创建资源和队列。

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  • 通过CLI使用百舸服务 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档

    通过CLI使用百舸服务 使用命令行工具操作百舸与用户在百舸操作具有相同的权限控制,AK/SK所属用户需要在百舸控制台获得对应的操作权限(如资源池、队列、训练任务的开发权限、管理员权限)才能对资源、队列、训练任务进行管理操作 通用语法和参数 Bash 复制 1 $ aihc [ 资源 ] < command > [ flags ] [ options ] 全局通用参数 --help/-h:所有命令可以通过此参数获得帮助信息

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  • 负载类型配置与使用 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档

    在业务页面选择可用资源队列 场景入口 开发机: 开发机->创建实例 分布式训练: 分布式训练->创建任务 在线服务部署: 在线服务部署->部署服务 使用规则 在业务页面打开资源队列选择控件后,系统仅展示支持当前业务场景的资源队列。 如果当前场景下没有可选资源队列,请返回 全托管资源->资源队列 ,检查队列是否已配置对应的 负载类型 。

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  • 使用类问题 - 5G消息服务5G-MS | 百度智能云文档

    使用类问题 AIM智能短信是什么? AIM智能短信(也称5G阅信)是5G消息服务的一种产品形态,借助手机终端短信增强技术,实现传统短信的平滑升级,赋能传统通讯产品向服务型产品更新迭代。它具备以下特点: 富媒体支持:支持视频、高清图片、文字等多种媒体格式。 应用交互能力:具备浏览器内置访问、小程序、服务号、快捷支付等应用交互能力。

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  • 使用网盘工作流示例 - 云高性能计算平台CHPC | 百度智能云文档

    用户接入需要完成企业认证、开发者认证, 创建应用(appid), 详见: 使用教学 b. 然后通过相关接口相应的 appid 进行账号初始化, 同时获取 spacetoken, 详见: 账户系统 2. 网盘使用内网,需提前创建服务网卡,并且在工作流参数中配置数据流网卡ip和控制流网卡ip。

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  • 使用vLLM加速大模型推理 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档

    tokenizer C;tokenizer_name_or_path> 要使用的huggingface tokenizer的名称或路径 –revision 要使用的特定模型版本。它可以是一个分支名,一个标签名,或者一个提交id。如果未指定,将使用默认版本 –tokenizer-revision 要使用的特定tokenizer版本。它可以是一个分支名,一个标签名,或者一个提交id。

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  • .NET SDK调用对话Chat - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档

    什么可以帮你的吗?

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  • 使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区

    2、什么是文本向量化 那么什么文本的向量化?或者说为什么要文本向量化? 简单点说就是计算机是不认识人类语言的,但是计算机认识数字,文本的向量化就是将文本进行数字化表示,这里数字一般指的是浮点数(float)。 例子:我们把“我喜欢小狗”这句话进行向量化,得到的就是类似[0.123, 0.231, 0.321……]这样一个浮点数的数组。 这里我们问一下文心一言这个问题,看她是怎么回答的。

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  • 使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区

    2、什么是文本向量化 那么什么文本的向量化?或者说为什么要文本向量化? 简单点说就是计算机是不认识人类语言的,但是计算机认识数字,文本的向量化就是将文本进行数字化表示,这里数字一般指的是浮点数(float)。 例子:我们把“我喜欢小狗”这句话进行向量化,得到的就是类似[0.123, 0.231, 0.321……]这样一个浮点数的数组。 这里我们问一下文心一言这个问题,看她是怎么回答的。

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