在集群管理页面单击 云原生AI > 队列管理 。 在队列管理页面中,单击目标队列的 修改 。 在修改队列页面中,更新队列配置。 点击“确定”按钮,完成修改队列。
配置AUTOML模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:全流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置等过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。
配置参数如下所示: 基本信息 开发方式:选择专家模式 训练方式:支持单机和分布式两种模式,单击模式支持更多的算法。 任务备注:请根据实际情况填写,详细的配置说明可以参考初始化脚本头部的注释内容。
应用场景 RabbitMQ作为一款热门的消息队列中间件,具备高效可靠的消息异步传递机制,主要用于不同系统间的数据交流和传递,在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 业务系统解耦 传统的事务处理中,多个系统之间的交互会耦合到一个大事务中,响应时间长,降低了系统的整体可用性。
对话模式 千帆ModelBuilder支持HuggingFace Transformer架构的自定义大模型导入。本文介绍了自定义导入模型发布为服务后,使用 对话模式 调用相关API说明。如何导入并部署第三方模型,请查看 快速导入并部署第三方模型 。 对话模式 使用对话模式,创建chat,发起一次对话请求。
AutoDL模式算法适配硬件 图像分类 服务器 通用小型设备 专项硬件设备 物体检测 服务器 通用小型设备 专项适配硬件 实例分割 服务器 通用小型设备 语义分割 服务器 通用小型设备
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 6 使用promptulate框架&百度大模型 V4探究AI agent模式 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 LLM 2023.10.25 2327 看过 大模型 LLM 提供了强大的 NLP 及文本生成能力,但是对复杂任务的处理就没有那么得心应手了,基于这个实际需求就诞生了 AI agent 模式,我先后接触并详细研究了
预置模型调参模式开发 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式,涵盖ResNet、YOLO、PicoDet、MaskRCNN等近30种网络类型,适配大部分场景,开发者只需选择合适的预训练模型以及网络,根据自身经验进行调整,以获得更适合特定场景的模型。 训练配置 预置模型调参模式下支持对模型文件导出类型、训练使用算法与网络类型、网络参数等内容进行设置。
队列管理 队列功能概述 队列是一个资源池中部分资源的集合,用于工作负载(训练任务、模型服务)的运行。用户可将资源池划分成若干个独立队列(逻辑队列、物理队列)来运行不同工作负载。资源池创建成功后会默认生成default队列。 队列分为逻辑队列和物理队列,逻辑队列仅通过配额限制资源使用,与物理节点无绑定;物理队列绑定节点,实现队列间资源物理隔离。
如何选择全托管与半托管迁移模式: 全托管迁移模式: 无需用户部署 Agent,只需任务创建之后自动化执行。 CloudFlow 通过公网从源站拉取数据到百度智能云对象存储 BOS。 半托管迁移模式: 用户需要手工在源数据云厂商的服务中部署 Agent,Agent 在源端通过内网拉取源端数据,并通过源端的公网服务或专线将数据迁移到百度智能云对象存储 BOS。