顶级域名与国际域名区别  内容精选
  • 图像分类服务器API集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    两者区别: 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用,需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务,需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、( CPU模型可忽略 )如果您训练的模型为GPU版本,系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令,根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。

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  • 创建我的模型 - ModelBuilder

    由于不同加速卡存在显存区别,部署至部分加速卡时,模型需要分片处理。 如您导入模型过程中有任何疑问可以 发起工单 解决。 选择模型来源为对象存储BOS 需要您提前 开通对象存储BOS服务 ,快速上手模型导入流程,可参考 快速导入并部署第三方模型 文档说明,支持导入 HF系列模型 ,其中 内测用户 支持导入的ERNIE系列模型,其范围可查看 导入ERNIE系列模型 ,请您时刻保持对官网动态的关注。

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顶级域名与国际域名区别  更多内容
  • 调用API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    两者区别: 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用,需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务,需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、( CPU模型可忽略 )如果您训练的模型为GPU版本,系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令,根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。

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  • 物体检测服务器API集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    两者区别: 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用,需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务,需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、( CPU模型可忽略 )如果您训练的模型为GPU版本,系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令,根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。

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  • 常见问题 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    Q3.Jupyter 和 Notebook 有什么区别?如何使用Jupyter? Jupyter Notebook 是一个开放源代码项目,定义的基于web的交互式编程方法已经逐渐成为全球数据科学/机器学习/深度学习领域的前端标准. BML中Notebook 是在 Jupyter Notebook 基础之上开发的。

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  • 调用API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    两者区别: 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用,需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务,需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、( CPU模型可忽略 )如果您训练的模型为GPU版本,系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令,根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。

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  • 百度消息服务触发器 - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    百度消息服务目前分为共享版和专享版两类,两者的区别您可参考百度消息服务相关文档 消息服务 for Kafka ,目前推荐使用百度消息服务专享版创建触发器。

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  • 新闻资讯

    查看详情 19 / 09 月 2024 关于对象存储(BOS)通过官方域名访问xml文件变更为强制下载的通知 2024年9月19日起,通过浏览器访问对象存储(BOS)官方域名与CDN官方加速域名中的xml类型文件将变更为以附件的形式进行下载。

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  • 大模型黑话指南(三) 千帆社区

    它们的作用和区别如下: 训练集(Training Set): 训练集用于训练模型。在模型训练过程中,训练集中的数据被用来调整模型的权重和参数,从而使模型逐渐适应输入数据和目标输出。简单来说,训练集就是用来建立模型的。 验证集(Validation Set): 验证集用于在训练过程中评估模型性能。通过将部分数据划分为验证集,我们可以实时检测模型在独立数据集上的泛化能力。

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  • 【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 (模型微调篇) 千帆社区

    这些方法之间的一些区别是: P-Tuning和LoRA只调整一小部分参数,而监督式微调则调整所有参数。 P-Tuning修改了输入嵌入,而LoRA修改了每层的隐藏状态。 P-Tuning和LoRA保留了预训练的模型权重,而有监督微调则更新了全部参数。 与有监督的微调相比,P-Tuning和LoRA的内存要求更低,训练吞吐量更高。 LoRA没有额外的推理延迟,而P-Tuning和有监督微调可能有。

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