从本地导入模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
从本地导入模型 在新建版本时可以导入本地模型。 前提条件 已创建模型，且该模型的模型来源为“本地上传”。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击“来源”为“本地上传”的模型所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 根据页面提示填写相关信息以及上传文件： 对于图像分类、物体检测在上传文件时以及提交时进行文件校验，如校验出错，请根据提示进行修改。
从本地文件导入组织或用户 - 身份管理服务IDaaS | 百度智能云文档
从本地文件导入组织或用户 概述 百度智能云 身份管理服务 支持通过本地文件导入组织架构或是用户信息，并提供相应的导入模板。 本文主要介绍如何通过本地文件如何导入组织架构或模板。 前提条件 已有 百度智能云 账号，且开通了身份管理服务； 成功创建项目空间。
从训练任务导入模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务，已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下拉菜单中选择要导入的模型的名称和版本： 单击“提交”，完成模型导入。
从Flink导入 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
从Flink导入 使用Flink ClickHouse 连接器进行导入。 表一 连接器选择 选项 默认 类型 描述 网址 必填 none String 格式的 ClickHouse jdbc url clickhouse://C;host>:C;port> 用户名 选填 none String 如果指定了“用户名”和“密码”，则必须同时指定。
数据导入 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
使用场景 DBSC 的数据导入功能可以在以下场景下发挥重要作用： 外部来源数据导入：在需要从外部来源获取数据的场景下，DBSC 数据导入功能可以帮助用户将这些外部来源数据导入到目标数据库中，以便后续处理和管理。 数据初始化：在新建数据库或者重新设置数据库结构时，需要将初始数据导入数据库中，DBSC 数据导入功能可以帮助用户将初始数据从文件中导入到目标数据库中，从而快速初始化数据库。
从Spark导入 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
从Spark导入 将Apache Spark与ClickHouse集成 连接Apache Spark和ClickHouse有两种主要方式： Spark连接器-Spark连接器实现了DataSourceV2，并具有自己的目录管理。截至今天，这是集成ClickHouse和Spark的推荐方式。 Spark JDBC-使用JDBC数据源集成Spark和ClickHouse。
从MySQL导入和同步 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
从MySQL导入和同步 本页介绍了MySQL与ClickHouse集成的两个方面： 使用MySQL表引擎，从MySQL表中读取 使用MaterializedMySQL数据库引擎，将MySQL中的数据库与ClickHouse中的数据库同步 使用MySQL表引擎将ClickHouse连接到MySQL MySQL表引擎允许您将ClickHouse连接到MySQL。
使用mysqldump导入GeneratedColumn报错问题 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
使用mysqldump导入GeneratedColumn报错问题 背景 MySQL在5.7版本中提供了Generated Column的功能，它可以通过函数计算获得新的一列数据，我们可以通过在虚拟列加索引的方式提高查询效率、分区表可使用虚拟列进行分区等。
C++开发示例 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
n , content . c_str ( ) ) ; 69 } 生成认证字符串 在访问云数据库 TableStorage 时，每个访问都需要使用用户的 AK/SK 生成认证字符串来进行身份认证，我们这里给出了 C++实现的 demo，其他语言的实现可以参考 百度智能云鉴权认证机制 和 百度智能云认证字符串生成代码示例 。
导入纯文本数据 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
导入纯文本数据 登录到 千帆ModelBuilder操作台 ，在左侧功能列选 通用数据集 ，进入主任务界面。 数据格式说明 纯文本：特定领域的大规模无标注数据。适用于模型精调的Post-pretrain自监督预训练，作为后续Post-pretrain的训练输入，推荐数据量至少10亿tokens，如需试用，则推荐1千万tokens及以上的数据量，凸显训练效果。
