总览 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
鼠标放置于储存空间时，弹框内显示具体分区的空间使用情况，不同分区说明如下： 名称 空间大小 描述 /dev/mmcblk0p1 约32G eMMC储存空间 /dev/mmcblk1p1 约200M sd卡第一分区，即kernel分区，用于放置系统启动文件 /dev/mmcblk1p3 约7G sd卡第三分区，即Data分区，挂载在/root/workspace，用于存放用户数据 /dev/root
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鼠标放置于储存空间时，弹框内显示具体分区的空间使用情况，不同分区说明如下： 名称 空间大小 描述 /dev/mmcblk0p1 约32G eMMC储存空间 /dev/mmcblk1p1 约200M sd卡第一分区，即kernel分区，用于放置系统启动文件 /dev/mmcblk1p3 约7G sd卡第三分区，即Data分区，挂载在/root/workspace，用于存放用户数据 /dev/root
文心千帆大模型实战操作指南 千帆社区
2）使用torchvision库加载MNIST数据集，并进行数据预处理；transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起，包括将图像转换为张量和归一化操作；使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集；使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。 3）定义模型。
文心千帆大模型实战操作指南 千帆社区
2）使用torchvision库加载MNIST数据集，并进行数据预处理；transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起，包括将图像转换为张量和归一化操作；使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集；使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。 3）定义模型。
基于CCR实现多集群跨地域高可用 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
CCR就是在索引分片维度上实现的，其采用轮询的方式从Leader索引的主分片拉取数据到Follower索引主分片，单向进行数据同步，并保证一致性与及时性，其中分片中数据同步方式如下所示： 序号 数据类型 说明 同步方式 特点 1 分片存量数据 构建同步关系前Leader索引已经存在的数据 索引文件拉取 只涉及IO操作，同步速率快 2 分片增量数据 构建同步关系后Leader索引生成的数据 索引数据记录拉取
响应参数说明 - 内容审核平台 | 百度智能云文档
响应参数说明 接口说明： 接口响应时间=用户传输/解析文档耗时+模型处理耗时+返回结果耗时，其中模型处理耗时依据您具体勾选的维度多少略有波动 全部响应参数： 参数名称 数据类型 描述 是否必须 logId Long 请求唯一id，用于问题排查 Y msg String 详细描述结果 Y ret String 响应状态码，可取值：0处理成功，其他为处理失败 Y data JSONObject 结果详情
语音质检API-邀测 - 语音技术
body string 是 携带用户信息的access_token speech_url body string url和data二选一 可外网访问的音频文件url链接 speech_data body string url和data二选一 音频文件base64结果 session_id body string 是 音频质检任务唯一标识，相同的session_id重复请求会覆盖上一次任务 sample_rate
获取Redis实例大Key分析结果 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
响应参数 参数名称 类型 描述 dataCollectionTime string 数据采集时间 elementCountResult List 按数量分析结果 memoryResult List 按内存分析结果 BigKeyResultInfo 参数名称 类型 描述 db integer 数据库编号 elementCount integer 元素数量 encoding string 编码方式 expireTime
请求说明 - 内容审核平台 | 百度智能云文档
access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'taskId=任务Id&fullFrames=是否拉取全部帧图数据' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded' JAVA调用 import com.baidu.ai.platform.solution.common.utils.HttpUtil
FlashCkpt：大模型训练高性能ckpt保存 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
背景信息 大模型训练随着参数量和数据规模的增长，受限于单机GPU内存容量限制，通常会使用分布式训练框架进行训练。但是分布式训练中可能会遇到单点的节点故障、系统问题等其他难以预知的异常问题，造成训练任务的中断。 在实际训练过程中，通常会开启定期Checkpoint机制来保存和恢复进度，尽量降低训练中断带来的算力浪费，但Checkpoint本身的耗时与模型的大小成正比。
