使用TensorRT加速深度学习推理 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
对于前期快速定位模型问题，性能测试，生成engine，神经网络性能，选择的优化路径等具有重要的指导意义。
提示词工程 (Prompt Engineering) 最佳实践 千帆社区
您需要训练一个神经网络来进行图像分类。您已经有了一组标记好的图像，但您需要决定如何将这些图像分为训练集和测试集。 问题：您应该如何划分训练集和测试集？ 提示：通常情况下，将数据集随机划分为训练集和测试集是一个好的选择，通常使用70/30或80/20的比例。但是，如果数据集中某些类别的样本数量较少，则应该使用分层采样来确保在训练集和测试集中都有足够的样本数量。
使用rsync从旧文件系统同步到CFS文件系统 - 文件存储CFS | 百度智能云文档
注释 –z：允许压缩 –v：冗长 –r：递归 user：bcc的登录账号 bcc_ip：BCC的公有IP地址 4.2 用户有少量的写IO请求到原有文件系统 若用户有写IO的请求，此时通过rsync命令，不能保证原文件系统和CFS文件系统保持绝对同步。但rsync内部的算法可以保证两个文件系统是大部分同步的。用户可以在第一次rsync执行完毕后，暂停应用程序的写操作IO到原有文件系统。
金龙客车
作为整套系统的神经网络，天工为”阿波龙“提供了稳定可靠的数据通道和高效的数据存储服务。 物接入 阿波龙的行驶过程离不开车端雷达及各类传感器实时的数据采集、上报，这就需要有一个稳定可靠、支持高并发的接入系统。物接入（IoT Hub）为阿波龙提供了可支撑亿级并发连接和消息数、海量设备与云端安全可靠的上报及下发双向连接的数据通道。
祝融号数字人
AI 性能优异 火星车数字人采用了轻量级的深度神经网络模型，能够实现端到端的表情和口型实时预测，准确率高于98.5%。该模型的驱动渲染性能优异、连线延迟低、互动效果良好。此外，百度数字人还支持预置表情动作与 AI 生成表情的实时混合，满足了不同场景下的使用需要。 驱动方式灵活多样 百度的数字人技术拥有文本驱动、语音驱动、普通 RGB 摄像头面部驱动、深度摄像头面部采集驱动共四种驱动方式。
使用Nsight工具分析优化应用程序 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
Nsight System使用示例 以手写数字数据库MNIST作为训练数据集，使用PyTorch框架进行神经网络训练。通过Nsight System对训练过程进行性能分析，进而找到性能瓶颈，指导优化训练过程。 1、下载训练所需的数据集和脚本 数据集采用MNIST，训练脚本我们采用该位置的PyTorch代码，基于单块NVIDIA Volta GPU我们将完成多batches和epochs的训练。
数据集对应关系说明 - ModelBuilder
机器学习的分支包括深度学习和神经网络，它们是人工智能的重要组成部分。\n\n机器学习的工作原理是通过训练和优化算法来不断改进模型，使得模型能够更好地适应新数据和新情境。这个过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和调整等步骤。机器学习的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
详细了解六种微调方法（上） 千帆社区
二、 LORA 2.1 原理 LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。 在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的 intrinsic rank 。 训练的时候固定 PLM 的参数，只训练降维矩阵 A 与升维矩阵 B 。
文件管理 对象存储（BOS）
当您的网络情况较差时，推荐使用AppendObject的方式进行上传，每次追加较小数据（如256kb）。
我的AI大模型科研搭子AppBuilder 千帆社区
代表作：精读AI论文、斯坦福CS231N计算机视觉中文精讲、CS224W图神经网络中文精讲、“两天搞定图像分类、目标检测、图像分割、关键点检测毕业设计”、可解释机器学习公开课、OpenMMLab代码实战。 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费！
