存证平台 存证平台功能介绍 存证平台提供了一种区块链与IPFS相结合的存证解决方案,可以满足更加安全、更加可控、更加可信的存储需求。 使用BDChain存证平台的具体优势有: 避免了将数据存储在中心化节点中带来的隐私泄漏、数据丢失等问题。 文件本身存储在IPFS网络,文件hash存储在链上,可以满足大文件的上传需求,并且解决了现有区块链存证成本高昂,低吞吐等问题。
这种情况下,需要用户自行确认平台数据集的格式是否与本地数据集所要求的格式一致。否则导出时的内置校验会失败。这里以上文qianfan_data_source对应的平台数据集为例。
bev_data/nuscenes 数据集挂载 开发机内数据集挂载(建议与Apollo-BEV-Train开发机pfs磁盘共用,不共用需要重新处理数据集): Bash 复制 1 cd ~/Apollo-Vision-Net-Deployment/data 2 3 # 创建符号链接(注意使用正确的 -s 参数) 4 ln -s /mnt/pfs/nuscenes_data/bev_data/nuscenes
目前case内可判断机型为ios或安卓平台) on_receive_answer version 25 Connection on_receive_answer (function func) 设置请求的结果回调,返回服务器的完整数据 Parameters func | function : 设置一个处理结果的函数 Returns Connection : self sample: local conn
0.033479999750852585, ...]# 异步调用 resp = await emb.ado(texts=[ 世界上最高的山 ]) print(resp['data'][0]['embedding']) # 使用非预置模型 resp = emb.do(endpoint= your_custom_endpoint , texts=[ 世界上最高的山 ]) 对于向量化任务,目前千帆大模型平台预置的模型有
0.033479999750852585, ...]# 异步调用 resp = await emb.ado(texts=[ 世界上最高的山 ]) print(resp['data'][0]['embedding']) # 使用非预置模型 resp = emb.do(endpoint= your_custom_endpoint , texts=[ 世界上最高的山 ]) 对于向量化任务,目前千帆大模型平台预置的模型有
基于百舸平台进行Qwen-2.5-VL模型训练 使用百舸平台进行Qwen-2.5-VL模型训练 v2.0 AIAK-Training-LLM是百度智能云基于百度百舸·AI计算平台,面向大模型训练场景提供的最佳实践解决方案配套AI加速工具,帮助模型开发者高效完成大规模深度学习分布式训练,提升训练效率,相比开源 Megatron-LLM性能明显提升。
Apollo 自动驾驶开放平台介绍 Apollo (阿波罗)是一个开放的、完整的、安全的平台,将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统,快速搭建一套 属于自己的自动驾驶系统。 开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢是 Apollo 开放平台的口号。
在百舸平台部署Llama-4推理服务 Llama 4模型是Llama系列模型中首批采用混合专家(MoE)架构的模型。Llama 4 模型还针对视觉识别、图像推理、字幕生成以及回答关于图像的问题进行了优化。本文将指导您如何在百舸平台部署Llama-4模型。
该字段返回的是播放器状态和播放进度,同样从data['platform']、data['type']等字段中可以得到播放器的平台和信息。