千帆平台模型退役 文心大模型
随着大模型的不断迭代升级，大模型平台会不断上线新版本的模型，比如2月5日上线ernie-3.5-8k-0205，用户可以提前体验带日期的新版本模型，以决定是否接受滚动更新至该版本。 未带日期版本模型（如ernie-3.5-8k）将在一段时间以后 滚动更新升级 ，指向该 最新版本 模型，例如ernie-3.5-8k在ernie-3.5-8k-0205上线一个月以后指向该最新版本。
Post-pretrain最佳实践 - ModelBuilder
五、后续应用与持续迭代 完成垂直领域Post-pretrain之后，可以进行benchmark测评（暂未上线），在测评集上对比Base模型的效果差异。 领域Post-pretrain后进行通用SFT训练，提升模型对通用的指令理解和语言跟随能力。 通用SFT后进行垂直领域SFT训练，提升模型在垂类领域中的指令理解和语言跟随能力。
百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台
2020年2月，网站迭代新版。 使用产品 通用文字识别 通用文字识别（高精度版） 网络图片文字识别 AI助力膳食管理标准化，健康生活一键秒懂 软件工具 薄荷科技专注个人健康管理服务，旗下膳食营养管理App——薄荷健康，通过专业的饮食搭配建议，已帮助上千万用户实现减脂、塑形、孕期营养等多种健康目标。
EasyDL图像-物体检测快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作，最快15分钟即可获得一个高精度模型 高精度效果 ：EasyDL底层结合百度 AutoDL/AutoML技术，针对用户数据自动获得最优网络和超参组合，基于少量数据就能获得出色效果和性能的模型 端云结合 ：训练完成的模型可发布为云端API或离线SDK，灵活适配各种使用场景及运行环境 数据支持 ：全方位支持训练数据的高质量采集与高效标注，支持在模型迭代过程中不断扩充数据
AI大模型学习笔记之二：什么是 AI 大模型的训练和推理？ 千帆社区
经过多轮迭代后，当模型达到满意的性能水平时，我们保存模型以备后续的推理使用。 推理过程： 在推理过程中，我们需要对新的、未见过的图像进行分类。 首先，我们加载之前训练好的模型，包括保存的模型参数和结构。 然后，将新的图像输入到模型中进行前向传播，得到模型的输出结果。这个输出结果通常是对每个类别的分数或概率。 通过应用softmax函数，我们将这些分数转换为表示每个类别概率的分布。
业务场景 - 云数据库 SCS_云缓存
这在需要对大量数据进行迭代和处理的场景中尤为有用，如实时分析用户行为、监控系统性能等。通过使用Redis的聚合功能，可以快速获得分析结果，并将其应用于任何需要的应用程序。 数据存储与参数管理：Redis支持多种数据类型和数据结构，使其非常适合存储和处理AI应用中的各种数据，如机器学习模型的参数、文本数据、结构化数据等。
创建推理结果集 - ModelBuilder
场景二：基于推理结果集的模型实际推理回答及参考回答，发起人工或自动的模型评估任务，产出该模型的综合评估报告，指导模型应用与迭代。 创建推理结果集 登录到 千帆ModelBuilder操作台 ，在左侧功能列选择 推理结果集 ，进入推理结果集管理界面，并点击 创建推理结果集 ，如下图所示。 你可通过发起模型批量推理或导入推理结果集文件两种方式来创建推理结果集。
零售版服务介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
技术优势 免费训练与测试 平台提供大量免费的GPU训练资源，及每天500次免费调用量，用于模型迭代和效果验证，有效降低项目开发和测试成本。 高可用模型效果 针对零售场景专项算法调优，结合图像合成与增强技术提升模型泛化能力，模型准确率可达97%+，保证模型在生产环境中具有高可用性。
功能发布记录 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档
Web 应用防火墙（WAF） 2023-11 实时监控改版 实时监控数据查询从多页面模式迭代为瀑布流式，精简页面冗余的元素，优化使用体验。 监控数据 2023-09 数据对比 统计分析支持不同时间周期数据对比。 统计分析 2023-07 带宽封顶功能升级为用量封顶配置 原带宽封顶功能升级为用量封顶配置，除按带宽维度，还增设按流量、请求数、 QPS 维度实现用量封顶的能力。
文心一格（精调后） - ModelBuilder
1024x1024 , 2048x2048 , 1280x720 , 720x1280 , 2560x1440 , 1440x2560 , 1152x768 , 2304x1536 , 1024x768 , 2048x1536 ] n int 否 生成图片数量，说明： （1）默认值为1 （2）取值范围为1-2 （3）单次生成的图片较多及请求较频繁可能导致请求超时 steps int 否 迭代轮次
