函数在VPC中访问外网 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
函数在VPC中访问外网 默认情况下，函数计算可以访问百度云的公有服务和公网，给函数配置 VPC 功能后，函数的出口流量都进入 VPC 中。若您的 VPC 没有公网访问能力，那么函数则就无法访问公网。如果您想让函数同时能访问 VPC 资源和公网，您需要给 VPC 添加 NAT 网关。 创建弹性公网IP 登录 弹性公网 IP 控制台 ，您可选择“实例”或“共享带宽”。
结算规则 千帆AI原生应用商店 | 百度智能云文档
结算规则 从2018年10月起，百度智能云千帆AI原生应用商店提供按月结算，一个自然月结算一次。结算账单以“订单”进入账期（符合平台结算规则，即订单完成后+7天退款时间，而非订单支付时间）汇总拉取订单明细。 具体规则： 1.
结算流程 千帆AI原生应用商店 | 百度智能云文档
结算流程 结算基本流程： 1.服务商完善收款信息提交审核： 详见 收款信息管理 ，审核后方可申请结算； 2.百度智能云千帆AI原生应用商店系统月初出上月账单： 供服务商下载核对； 3.服务商月初3-10日核对并申请结算： 服务商可以对待结算的账单进行结算申请，支持多月申请结算； 4.如存在用户通过代金券购买： 服务商申请结算时系统会自动提示服务商完成代金券发票流程后，才可申请结算。
设置缓存参数过滤规则 - 动态加速DRCDN | 百度智能云文档
action=cacheFullUrl 设置url参数缓存规则，指定url带参数缓存或者不带参数缓存 domain： 需要设置的CDN加速域名 请求体 参数 可选 类型 说明 cacheFullUrl 必选 Bool true和false，true表示支持全URL缓存，false表示忽略参数缓存(可保留部分参数) cacheUrlArgs 可选 String列表 cacheFullUrl为true时
训练性能监控 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
Layer）的梯度进行全规约操作的时间 PP通信耗时 forward-recv-time 在分布式训练或者模型并行中，接收前向计算所需数据的时间（通信 forward-send-time 在分布式训练或者模型并行中，发送前向计算结果数据的时间（通信） backward-recv-time 在分布式训练或者模型并行中，接收用于反向传播计算的梯度数据的时间（通信） backward-send-time
模型部署服务 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
支持小写字母、数字以及 - 且开头必须是小写字母，结尾必须是小写字母或数字，长度1-50 资源池 选择模型需要部署的资源池 队列 选择模型需要部署的资源池中的队列 模型加速 支持的模型 ：LLAMA2、CodeLlama、ChatGLM2、Baichuan1、Baichuan2和Qwen系列模型部署 推理加速 ：AIAK加速引擎是百舸异构计算平台针对于大模型推理场景，推出的推理加速能力，使用百舸平台部署模型服务默认提供推理加速能力
功能发布记录 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
2024-05 新增AI加速套件，整合AIAK训练、推理加速镜像及训推加速过程中所需的一系列工具，轻松一键获取。 推理服务支持实例反亲和部署，避免单节点故障导致服务不可用。 推理服务实例弹性伸缩，在业务负载出现波峰或波谷时，可以根据业务流量自动调整实例数量，实现动态管理线上服务的计算资源，从而保障业务平稳运行并提高资源利用率。 推理服务支持设置防抢占策略，开启后实例不会被训练任务抢占。
EasyDL图像介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
例如，通用算法可用于区分猫和狗，但如果要区分不同品种的猫，则AutoDL效果会更好 免训练极速迭代 训练图像分类模型之后，支持开启免训练极速迭代模式。该模式基于深度度量学习技术（Deep Metric Learning），模式开启后，模型的迭代添加数据仅需等待几分钟即可获得效果不错的模型，无需训练。适用于数据量大，模型迭代频繁的用户需求场景。
弹性裸金属服务器 BBC - 云监控BCM | 百度智能云文档
弹性裸金属服务器 BBC 弹性裸金属服务器 BBC只包含实例监控（Instance）1种监控对象类型，实例监控包含的监控指标列表如下： 实例监控（Instance） 指标英文名称（metric name） 指标中文名称 单位 维度 备注 CpuContextSwitchSecond 每秒上下文切换次数 次/秒 InstanceId CpuIdlePercent CPU空闲率 % InstanceId
时序预测介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
时序预测介绍 简介 Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。 定制时序预测模型，旨在帮助用户通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律，从而对未来的变化趋势进行预测。本文介绍 时序预测 模型： 相较于表格数据预测使用的分类或回归模型，时序预测模型使用的训练数据中必须包含有效时序的特征，一般时序具有固定的频率，且在连续时间范围内的每个时间点上都有一个值。
