更新定制服务 - ModelBuilder
需具有以下任一权限： 完全控制千帆大模型平台的权限：QianfanFullControlAccessPolicy 运维操作千帆大模型平台预测服务的权限：QianfanServiceOperateAccessPolicy 鉴权说明 调用本文API，使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权，即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权，具体鉴权认证机制参考
EdgeBoard车辆检测软硬一体方案说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
添加网络摄像头 保证EdgeBoard和网络摄像头的网络互通的状态下，添加网络摄像头，摄像头类型选择网络摄像头，输入视频流地址后，点击右侧的【校验】按钮，如果出现对勾，证明视频流地址（RTSP流地址）填写正确，并能够正常采集到图片。校验成功后点击确定，在管理页面就可以看到已添加的摄像头。 SN码为您的摄像头设备唯一ID（选填）。
Forrester最新报告：百度智能云被评为公有云开发平台卓越表现者 | 百度智能云
此次报告重点关注了厂商之间差异化的三大关键核心要素：开发人员体验、开发服务和基础设施操作，并对中国市场的预测分析与 机器学习 方案提供商进行了全面评估。 Forrester 认为，百度智能云对于同时寻求具备大型开发社区和全栈 AI 功能的公司与 开发者 来说，是理想的选择。报告中评价百度智能云专注于提升开发者体验，以及通过 AI 赋能各个垂直行业。
[AI行业案例]-轴承质检：开发成本降低90%，人力成本降低70%
使用EasyDL提供的模型加速功能，在精度无损的情况下压缩模型体积，降低预测时延，EasyDL产出的模型硬件适配广泛，通过平台一键导出模型SDK包完成模型部署。 ▪️ 融合智能视觉AIT解决方案交付，共同扩展轴承领域质检生态 产线端本地化软硬一体方案支撑：一站式软硬件交付，快速投产；开箱即用，强劲算力+成熟适配；稳定供应链，高性价比。
发起模型评估结果导出任务 - ModelBuilder
建议替换为通过控制台页面获取 exportType string 否 导出类型，可选值如下： · local：导出到系统存储 · storage：导出到用户自己的bos exportOpt string 否 导出数据范围： · total：所有数据 · part：resultIds字段中指定的数据 exportContent string[] 否 导出内容： · prompt：prompt · prediction：预测结果
百度智能云-智能质检伙伴计划
采用端云一体化的技术架构，通过自主领先的深度学习算法模型，智能化实现企业客户的产品质量检测、工厂安全巡检等需求，助力工业4.0时代的产业升级 主要应用行业 3C、汽车、钢铁、能源、日化、纺织、化工、航空等 产品详情 工业视觉智能平台是一款面向工业领域的视觉AI应用平台，集百度自研的AI算法、模型和各类硬件算力为核心，提供全流程 0 代码的模型训练、模型优化与模型预测服务，并配备数据对齐、模型训练、模型测试和模型分发
无锡农商银行
在开发和测试区域，将大数据平台的数据抽取到AI一体机训练模型，模型发布后再调用行内数据，进行自动化预测服务。以此反复演算，在短短2周的时间内，成功搭建出AI一体机模型。在生产区域，贷款业务系统等直接调用模型的接口即可。 信用评级上线，召回率提升50% 百度智能云AI训练一体机将大数据、金融科技与商业银行金融服务有机融合，为无锡农村商业银行机器学习建模提供支持。 历时3个月，申请准入模块落地。
基于SDXL使用43张图片训练LORA生成原神角色立绘 千帆社区
Llama2提升大模型对话指令遵循能力 百度智能云千帆社区 2023.11.23 25169 0 5 《大模型应用实践》实训营第4期：【智能问数应用】SQLCoder 构建大模型数据分析助手 百度智能云千帆社区 2023.11.30 26612 3 3 fynantic 关注 已关注 相关文章 用ERNIE-BOT来担任咖啡店店员 花费76.42利用预置数据集对【对话引擎方案】复现（包括SFT，发布，及预测
发起模型评估结果导出任务 - ModelBuilder
仅针对模型评估，用于存储评估过程中产生的推理结果集 （2）可选值如下： · BOS：对象存储BOS · sysStorage：平台共享存储，不填默认是sysStorage bucket string 否 存储类型为对象存储BOS时，表示用户Bos的bucket名称 exportContent string[] 是 导出内容，可选值如下： · prompt：prompt · prediction：预测结果
文本创作字数控制 - ModelBuilder
如果这个绝对值在0到0.05之间（也就是说，预测字符数与输入字符限制的比例在1±0.05之间），则得分为1；随着这个绝对值的增大，得分逐渐降低，当绝对值超过0.25时，得分为0。 这意味着，预测字符数接近输入字符限制时，得分较高；而预测字符数与输入字符限制相差较远时，得分较低。
