d1格式存储  内容精选
  • 文件存储不限量!AppBuilder知识库创建功能升级 千帆社区

    如果选择导入文本文档数据,AppBuilder支持本地上传与百度对象存储两种导入来源,其中本地上传支持.doc,.txt,.docx,.pdf,.ppt,.pptx 六种格式,且txt 文件不能超过10MB, docx、pdf、doc 文件不能超过50MB且不能超过1000页。 而从百度对象存储(BOS)导入知识库所需数据,则支持大规模数据导入,满足企业安全合规要求。

    查看更多>>

  • IAM主子用户访问控制 对象存储(BOS)

    BosFullAccess:管理百度智能云对象存储服务(BOS)的权限。 BosListAndReadAccess:只读访问百度智能云对象存储服务(BOS)的权限。 说明: 系统策略无法修改且不能删除。 在“策略管理”页面点击策略名称对应操作列的“查看”按钮,可以查看两个系统策略对应的JSON文件。 自定义策略配置说明 如果您需要定制更精细的权限控制,可以创建一个自定义策略。

    查看更多>>

d1格式存储  更多内容
  • API、SDK常见问题 - 表格存储 TableStorage | 百度智能云文档

    表格存储TableStorage的处理逻辑是收到请求后会判断本机时间与该时间差值,若大于30分钟,则抛弃本次请求,并返回400(InvalidDate)。

    查看更多>>

  • 存储 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档

    存储配置 选择存储配置,用于存储本租户下Catalog、Schema、Table、Volume所托管的数据。路径长度限制:1~500字节。 描述 输入元存储描述。字数在200字以内。 编辑元存储 :创建完成后元存储信息会展示在当前页面,可以对当前元存储管理员进行修改。 删除元存储 :在元存储页面单击删除按钮,系统弹出确认页面,确认无误后单击删除,元存储删除完成。

    查看更多>>

  • 如何选择CFS和PFS - 文件存储CFS | 百度智能云文档

    如何选择CFS和PFS 百度智能云文件存储 CFS 和并行文件存储 PFS 提供了多种规格的文件系统,本文从规格、计费、性能、功能、协议/接口、使用限制、应用场景等方面介绍了 CFS 和 PFS 的对比情况,您可以根据实际业务需求选择合适的文件系统。 类别 文件存储 CFS 并行文件存储 PFS 概述 类 NAS 存储产品,支持标准文件访问协议(NFS 和 SMB),主要用于数据共享访问场景。

    查看更多>>

  • 对象存储迁移计划 - 云迁移中心CMC | 百度智能云文档

    移计划 创建计划完成后,点击计划名称或执行计划,均可查看对象存储迁移计划 2.若您还未准备好目标存储桶,点击【去操作】,可在BOS对象存储控制台创建存储桶 3.若您已准备好目标存储桶,点击【请选择存储桶】即可选择目标存储桶 创建迁移任务

    查看更多>>

  • 清理BOS存储空间 - 容器镜像服务CCR | 百度智能云文档

    清理BOS存储空间 在删除镜像版本后,存储在实例关联的对象存储 BOS 内的镜像数据仍保留,如果不及时清理,会产生额外的费用。您可以使用制品清理功能,删除对象存储 BOS 内已失效的镜像版本相关数据,清理 BOS 存储空间,降低存储费用。本文将介绍如何使用制品清理功能,清理 BOS 存储空间。 注意事项 仅企业版实例支持清理 BOS 存储空间。

    查看更多>>

  • 对象存储迁移任务 - 云迁移中心CMC | 百度智能云文档

    该目录可以是已有的目录,也可以是新建的目录(若当前不存在将在目的端 Bucket 自动创建) 存储类型 若目标 Bucket 为单 AZ 类型,您可以选择源存储类型、标准存储、低频存储、冷存储或归档存储。不同存储类型的差异请查看 分级存储 若目标 Bucket 为多 AZ 类型,则仅支持源存储类型、标准存储-多 AZ 和低频存储-多AZ 若您选择 源存储类型 ,可能会有潜在的类型错位现象。

    查看更多>>

  • 使用SFTP上传下载CFS文件系统数据 - 文件存储CFS | 百度智能云文档

    使用SFTP上传下载CFS文件系统数据 本文档介绍如何使用SFTP上传和下载CFS文件系统上的数据。 前提条件 在CFS文件系统所在地域,已购买 云服务器BCC 实例(以下介绍将以CentOS操作系统为例),详细请参见 创建BCC实例 。 背景信息 SFTP的传输速度依赖于BCC的外网带宽,请根据业务需求配置适当的网络

    查看更多>>

  • 基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区

    这种割裂在存储格式、流程、框架、平台等方面尤为突出,这使得开发者在实现端到端的数据处理和 AI 工作流程时,常常面临着重重挑战。但是,大数据和大模型之间又是相辅相成的关系。 如上图可以看到,大体量和高质量的数据极大的驱动了 GPT 模型的领先,但是其模型架构中仍然存在一些类似模型参数权重的模型调优的问题。当模型足够稳定强大后,使用者只需要需要提示词工程技能,就可以完成很多功能,达到使用目的。

    查看更多>>