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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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  • 介绍 - 多模态媒资检索MMS | 百度智能云文档

    介绍 百度智能云多模态媒资 (Multimodal Media Search,简称MMS)基于视频指纹特征与视频内容理解,实现多模态的搜索能力,主要包含以视频搜视频、以图搜视频、以图搜图等功能,赋予用户多模态的高效、精准、智能的搜索能力。 企业用户可以利用特征的查重检索减少因媒资冗余而引起的不必要的存储成本,或避免因重复资讯而造成的信息流内容质量低下的问题,或实现站内的媒资内容版权保护等。

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  • Java Springboot Web框架迁移到函数计算 - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    Java Springboot Web框架迁移到函数计算 本文将介绍如何将Spring Boot应该迁移部署到函数计算。 环境准备 安装OpenJDK 1.8.0及以上运行环境 迁移应用 如果您还没有开通CFC服务,请参考 函数计算 开通;如果您已开通,则可以跳过该步骤。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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