计划跟踪篇 关于计划跟踪 迭代的概念源于敏捷开发,用于定义在一个周期内我们需要解决的问题,包括需要实现的需求、需要修复的bug或者需要完成的任务。我们以计划为单位,每个计划都可以设定明确的开始、结束时间,便于您更好的把控每一个迭代周期。
大模型开发 / 互助问答 文心大模型 SFT 大模型训练 2023.08.28 6592 看过 有监督微调是怎么改进预训练模型性能的?
为了应对这一挑战,BCCL提供了近乎无损的方式实现训练hang场景的在线诊断,通过记录集合通信内部的通信状态,综合分析判断是否有节点出现了问题。 使用说明 traceHang 开启后会额外占用约 2MB 的GPU 显存,这部分显存以统一内存(unified memory)进行分配,训练任务将显存打满时,不建议开启 traaceHang。
深度定制 可为客户量身定制CTR预估、推荐、自然语言处理等成熟解决方案,帮助客户完美解决大数据难题。 我们的优势 一站式、全生态覆盖移动应用开发的生命周期,是百度提供给开发者和初创移动互联网公司的一大开发环境,让开发者能在投入开发设计的同时,不用为设备投入与维护、应用推广与变现、市场分析与产品改进等方面投入过多精力。
百度智能云千帆社区 2023.10.30 37976 7 59 盖楼大赛第二期 | 大模型梦想家:你希望通过大模型产品解决哪些实际问题?
宁城县对全县膨润土企业进行全面清理,清退违法占地面积1436.33亩;督察组在包头市下沉督察发现,包头市加通污<em>水</em>处理厂存在超负荷运行,<em><em>超标</em>排放</em>问题,计划实施的扩建和中<em>水</em>回用工程未动工.针对督察组指出的问题,包头市加快推进加通污<
生成解决方案 :在识别到钢产量不足的问题后,系统能够自动调动各种应用来生成解决方案,例如通过调整排产计划来应对。 方案的传达 :最后,系统将整个解决方案通过邮件的形式发送给调度员,以便于快速执行调整。
创建强化学习训练任务 强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能代理(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 强化学习主要是训练对象每一步如何进行决策,采用什么样的行动可以完成特定的目的或者使收益最大化。
解决方案 针对上述问题,该券商和百度智能云通力合作,基于开元解决方案先进的金融行业应用大模型底座构建了“百度智能云金融智能场外交易发现平台”。该平台能够通过将交易询报价业务全流程自动化,取代查询、手工回复、信息确认等人工操作,形成从产品理解、需求理解和对话式交易模式到新增交易转化的闭环,帮助该券商实现了场外衍生品业务运营智能化,有效提升对客服务效率,同时显著提升机构客户的满意度。
支持30+组件默认值可视化配置,可通过公式编辑器快速关联数据域内其他变量并进行计算 组件列表icon升级 应用独立部署Java版本请升级到 jdk11 优化部分已知问题 …… …… 2021-10 开发环境支持全局搜索查找功能,可以一次性搜索应用内的页面、API、公共组件、自定义组件 增加组织移交功能 应用支持发布部分页面 2021-09 JSSDK 支持直接下载文件,可以直接下载生成的文件、模型列表的预设条件支持枚举和日期类型字段