云数据库 FusionDB

VectorDB CLI + VectorDB Lite 本地高效调试向量数据库 使用Docker Compose启动VectorDB服务 启动方式 1 Docker Compose配置docker-compose.yml Shell 复制 1 services: 2 vdb-service: 3 image: mochow/vdb:2.1.5854 # 镜像名称和版本 4 container_name

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这个时候，可以进入组件进行调试查看报错节点。 这里设置的输出参数data，参数类型为String字符串，应该改为Object对象类型，因为前面我们api接口就是把data改为了一个object返回参数值 解决方法，改为和api返回参数一致 最后就是调试成功后，点击发布组件 总结 这篇文章的目的还是想让大家了解，自定义组件返回文生图的一个小经验。

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语音交互过程示例 建立链接 用户发起建立websocket链接，其中请求类似wss://{server}/open_api?sn={sn} 其中sn作为本次识别唯一的标识，建议采用UUID字符串，长度为32，用于问题追查。 Plain Text 复制 1 example: 2 wss://vop.baidu.com/ws_api?

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 8 Prompt Tuning训练过程 大模型开发 / 技术交流 Prompt P-tuning 2023.10.24 4069 看过 前言 Pretrain + Fine-tuning（Model Tuning）： 对于不同的任务，都重新 fine-tune 一个新的模型，且不能共用。

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错误，通常是请求过于频繁导致，重试即可，该错误不会产生费用 图片上传流程： 使用 图片上传相关接口 申请上传 申请上传完成后，使用 [ 图片上传相关接口 ] 完成上传 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ，用于帮助开发者调试接口，平台集成快速检索、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能，简单易用，更多内容请查看 API在线调试 介绍。

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按照课程示例数据复现调优过程后，实际的反馈结果还是非常的一般，甚至自定义的prompt的表现还不如未SFT过后的sqlcoder7B 评论 相关推荐 直播 | 从0-1教你搭建AI原生应用，《大模型应用实践》实训营来啦！

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此后，Prompt工程后的指令数据可以用于SFT训练， SFT过程能够引导模型学习prompt工程中的 回答要求 、 回答结构 以及 处理超纲问题 等内容。 相关说明 数据规模 通常 上千条 左右的精标数据即可发挥良好的效果。 数据多样性 同样能提升效果，考虑到多样性数据收集的成本较高，下游任务finetune时可以 暂时忽略 指令数据的多样性。着重在具体下游任务的数据准备。

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