千帆大模型平台从沉浸式开箱体验到实际场景应用 千帆社区
_ == '__main__': main() 执行结果如下: 就这样简简单单即可以灵活调用 百度自行研发的大语言模型 大模型 ERNIE-Bot的对话功能, 注:本文的例子中,每次请求都会请求获取access_token,在实际的使用中,为了避免频繁获取access_token,在过期之前我们可以将
千帆大模型平台从沉浸式开箱体验到实际场景应用 千帆社区
_ == '__main__': main() 执行结果如下: 就这样简简单单即可以灵活调用 百度自行研发的大语言模型 大模型 ERNIE-Bot的对话功能, 注:本文的例子中,每次请求都会请求获取access_token,在实际的使用中,为了避免频繁获取access_token,在过期之前我们可以将
作文自动点评或批改 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
扣分 : 0分 }}, 缺点和改进意见 : { 缺点 : 在对智慧芯片的负面影响进行探讨时，虽然指出了一些问题，但还可以进一步深入，比如更具体地讨论如何避免这些负面影响，或者给出一些具体的例子来支持观点。 , 改进意见 : 在讨论负面影响时，可以加入一些具体的解决方案或例子，使观点更有说服力。
主键模型的导入更新 - Baidu Palo/Doris 使用文档
下面是一个 Stream Load 的例子： Plain Text 复制 1 curl --location-trusted -u root: -H "partial_columns:true" -H "column_separator:," -H "columns:order_id,order_status" -T /tmp/update.csv
配置变更费用说明 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
费用规则 升配费用 = 月配置差价 ×（合同剩余天数/合同总天数) × 合同月数 月配置差价 = （新配置价格 - 原配置价格） 配置升级不影响资源到期时间 升配场景案例 节点规格升级 例子1 ：2021年8月4日将一个从 2021-07-29 到 2021-08-29 的预付费集群节点变更为配置更高规格的节点。
主键模型的导入更新 - Baidu Palo/Doris 使用文档
下面是一个 Stream Load 的例子： SQL 复制 1 curl --location-trusted -u root: -H "partial_columns:true" -H "column_separator:," -H "columns:order_id,order_status" -T /tmp/update.csv http
情境学习革命：基于AppBuilder与百度AI搜索的沉浸式教育智能体开发 千帆社区
4.效果展示 在这个例子中，用户只是输入“微服务”这个知识点，系统会将知识点进行扩充，并设计情境化学习，并且和用户交互。 当用户针对这个情境进行互动后，系统会对用户的回答进行反馈，通过量化打分、提出回答的优缺点，以及进一步的建议实现学习的闭环，并能进一步提出新的问题，让用户针对这个主题深入学习。
SQL中行转列 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
首先看一个简单明了的例子： 数据库中存储的数据格式是这样的： 但是想展示的数据是这样的： 上面的例子就是典型的行转列，我们把 name 字段中的每种取值都转换成了一个列来展示，并且将 val 字段的取值作为了转换后新列的取值。
自适应并行策略搜索工具 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
元素代表每类芯片类型的重计算粒度 recompute-method 值为一个列表，列表的元素个数等于芯片种类个数，每个元素代表每类芯片类型的重计算方法 recompute-num-layers 值为一个列表，列表的元素个数等于芯片种类个数，每个元素代表每类芯片类型的重计算层数 以如下一条输出策略为例子
使用promptulate框架&百度大模型 V4探究AI agent模式 千帆社区
，所以我认为 AI agent 的架构类似于微服务架构，都是将复杂任务拆解为多个可以协同的简单任务来综合完成，我最喜欢用的例子就是计算一个四则运算的复杂表达式，下面就用这个例子详细介绍 AIagent 的架构思想和如何使用promptulate 及百度新发布的 V4 LLM 来实现。
