架构原理 本文将介绍 DTS 的整个系统架构和实现原理。 系统架构 DTS 系统内各个模块为主备架构,且每个模块均介入监控系统,一旦监控到某节点异常,会立即切换至其他节点。 数据迁移工作原理 数据迁移包括三个阶段,即结构迁移、全量迁移和增量迁移。 结构迁移:读取源库表结构定义语法,重新组装成目标库的语法格式。 全量迁移:全量读取源表内容并写到对应的目标表。
使用文本智能标注数据来训练模型的原理,即当前较为流行的「模型蒸馏」。 下面,将为您简要描述智能标注和模型蒸馏的原理。 平台智能标注原理 平台提供的文本智能标注,是使用了当前中文模型效果最好的预训练模型ERNIE2.0。完成对少量人工标注数据学习后,可以对未标注数据进行预测,从而获得智能标注数据。由于预测的数据质量,与您提供的人工标注数据的质量强相关。
原理篇二:大文件分块上传 原理篇二:大文件分块上传 用户在使用浏览器上传文件到 BOS 的时候,如果遇到文件过大,需要先将文件分块然后再上传。上传过程中有可能会遇到页面关闭、浏览器崩溃、网络连接中断等问题,从而导致上传失败。BOS 支持分块上传和断点续传功能。分块上传请参见“ Object 的分块上传”,下面介绍“断点续传”的实现方法。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 深入理解Embedding模型:从原理到实践 大模型开发 / 技术交流 LLM 23小时前 18 看过 深入理解Embedding模型:从原理到实践 目录 Embedding模型基础 词向量与相似度 训练过程详解 高效的相似度搜索 实际应用中的文本向量化 1.
DNS 原理说明 CCE 集群中的 CoreDNS 工作负载,该负载默认有 3 个 CoreDNS pod,并会通过名为 kube-dns 的服务名暴露 DNS 服务。
新闻资讯 关注百度智能云最新动态,了解产业智能化最新成果 智能云动态 AI推理加速原理解析与工程实践分享 AI推理加速原理解析与工程实践分享 2022-12-27 17:06:18 1. AI 推理的痛点 AI 推理是将用户输入的数据,通过训练好的模型产生有价值信息的过程。具体的是将训练好的 AI 模型部署到提供算力的硬件上,并通过 HTTP/RPC 等接口对外提供服务。
原理篇三:STS临时认证 原理篇三:STS 临时认证 Bce-bos-uploader 支持 STS(Security Token Service) 临时授权的方式。服务端生成一组具体特定操作权限、具有一定时效性的临时 AK/SK ,这组临时的 AK/SK 可以暴露给浏览器端直接使用。
从LLM的工作原理来看,任务拆解和多次问答能提升回答质量,主要原因如下: 上下文增强 :每次问答都为LLM提供新的上下文信息,影响模型预测下一个词(token)的概率分布,使后续回答更精准。 缓解长期依赖 :通过任务拆解,每个子任务的输入相对简短,减少了LLM在处理长文本时可能出现的 遗忘 早期信息问题。
原理篇一:在浏览器中直接上传文件到BOS 原理篇一:在浏览器中直接上传文件到BOS 如您不使用 bce-bos-uploader ,可以参考下面的内容完成如何在浏览器中直接上传文件到 BOS 。
申请开通 帮助文档 产品视频 产品架构图 产品功能 产品优势 应用场景 客户案例 相关产品 转播效果视频 无需人工参与,平台按时自动直播,AI 摄像师智能运镜 工作原理 画面实时缝合 上图是一套摄像系统的4个画面,下图是拼接好的全景画面,经过处理后不会带有任何明显畸变。 工作原理 AI 画面切割 基于转播技巧,自动剪裁人追球的画面,进行镜头的“推”、“拉”、“摇”、“移”。