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  • 使用vLLM加速大模型推理 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    使用vLLM加速大模型推理 vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署。 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署vLLM。

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  • 任务类型介绍 - 消息服务 for Kafka | 百度智能云文档

    任务类型介绍 概述 在集群中进行的变更、重启等操作会在任务管理中产生一条任务记录。目前集群中的任务类型分为: 开启公网:当用户开启公网时,会产生一条开启公网的任务记录。 关闭公网:当用户关闭公网时,会产生一条关闭公网的任务记录。 变更公网带宽:当用户调整公网的带宽大小时,会产生一条变更公网带宽的记录。 增加节点数量:当用户通过变更操作新增集群的节点时,会产生一条增加节点数量的任务记录。

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  • 配置参数介绍 - 消息服务 for Kafka | 百度智能云文档

    配置参数介绍 概述 创建集群时,可以使用默认配置或者使用自定义创建的集群配置,其中涉及到的参数信息如下所示。 更新模式分为静态模式和动态模式,当发起集群配置变更时,如果涉及到的变更参数包含了静态模式的参数,则会触发集群的重启操作,如果仅涉及动态模式的参数,则不会触发集群的重启操作。 参数如果是必选,则在创建集群配置时必须设置该参数。

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  • 获取执行信息DescribeExecution - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    响应参数 参数名称 类型 描述 input string 执行的输入数据 output string 执行的输出信息,若还未执行完则为空字符串 startedTime int 执行的开始时间戳 stoppedTime int 执行的结束时间戳,若未执行完则为0 flowName string 执行所属的工作流的名称 name string 执行的名称 status string 执行的状态,可能的值有

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  • 媒资检索 - 多模态媒资检索MMS | 百度智能云文档

    导入图片后,点击【立即检索】,即可开始检索检索成功后,会进入检索结果页面,可以查看图片的检索结果。 点击检索结果,可以查看检索检索详情。

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  • AIAK大模型训推加速简介 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    AIAK大模型训推加速简介 什么是AIAK大模型训推加速套件? AIAK大模型训推加速套件(后文使用简称 AIAK)是百舸基于百舸平台推出的大模型AI加速能力,用来加速Megatron、Megatron-Core等训练框架的大语言模型,能极大提升大模型分布式训练和推理的性能。下图为AIAK的整体解决方案架构图。

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  • 更新别名信息UpdateAlias - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    更新别名信息UpdateAlias 接口描述 本接口用于修改别名。 请求结构 PUT /v1/functions/{FunctionName}/aliases/{AliasName}/ HTTP/1.1 Host: cfc.bj.baidubce.com Authorization: authorization string { "FunctionVersion": "

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  • 获取别名信息GetAlias - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    获取别名信息GetAlias 接口描述 本接口用于查询别名详情。 请求结构 GET /v1/functions/{FunctionName}/aliases/{AliasName} HTTP/1.1 Host: cfc.bj.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需

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  • 百度消息服务触发器使用示例 - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    这里假设您已经创建了一个名为 kafkatrigger 的函数,以下内容以此为前提,将引导您在 CFC 控制台在函数管理页面中为函数配置百度消息服务触发器。接下来,我们将通过以下步骤来完成一个触发器的设置。 编写处理函数 登录管理控制台,选择“产品服务>云函数计算 CFC”,进入“函数列表”页面 在“函数列表”页面。点击名称为 kafkatrigger 的函数,进入函数详情页面。

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  • 大模型训练——PEFT与LORA介绍 千帆社区

    在普通的adapter中,在各层backbone(蓝色)之间,加入了相对较小的训练参数(绿色),以此来通过调整绿色部分,减少训练参数。然而在这种策略下,缺乏梯度的直接通路(红色虚线),在反向传播中,需要经过所有蓝色的部分。并且,这种结构在并行上也会存在一些困难。 而在prompt tuning中,也存在一些固有的缺陷,它同样缺少梯度的直接通路,每次都需要经过所有的backbone部分。

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