记忆 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
可以直接修改记忆表中的值 使用记忆表：在定义好记忆表后，应用用户在和智能体的对话过程中，可以通过自然语言的方式将数据存储在记忆表中，智能体会识别用户对话中的信息，生成sql将信息写入记忆表。 用户可以点击【记忆】按钮，选择【记忆表】对记忆表内容进行修改和删除。 记忆片段 记忆片段可以让智能体记住非结构化的信息，并根据记忆生成更个性化的回答。
大模型黑话指南（二） 千帆社区
首先，我们将输入数据（比如图像、文本等）传递给神经网络的输入层。然后，数据在网络中经过一系列的处理和转换，类似于人脑中的信息处理过程。最后，我们从输出层得到网络对输入数据的处理结果。 神经网络通过训练来学习如何处理输入数据。在训练过程中，我们提供已知的输入和对应的正确输出给网络。网络根据这些例子逐渐调整内部的连接权重，以使得网络能够更准确地预测输出。
常见问题 - 运维编排OOS | 百度智能云文档
运维编排OOS目前支持针对BCC/BBC/EIP/CDS/NAT/ENI等多种云产品进行增删改等近40项操作，您可以在创建模版时按需选用。 运维编排OOS支持什么语法? 支持YAML/JSON，此外还支持可视化流程配置 我不会写运维编排OOS的代码，应该如何使用运维编排呢？
BLB七层监听的定制配置 - 负载均衡BLB | 百度智能云文档
BLB七层监听的定制配置 定制配置概述 BLB支持您为七层监听设置定制配置参数，如 client_header_timeout、client_body_timeout、proxy_buffer_size、proxy_buffers、proxy_set_header等，满足您更多样的七层业务需求。
大模型训练——PEFT与LORA介绍 千帆社区
简单理解一下，就是在模型的Linear层，的旁边，增加一个“旁支”，这个“旁支”的作用，就是代替原有的参数矩阵W进行训练。 结合上图，我们来直观地理解一下这个过程，输入x xx，具有维度d dd，举个例子，在普通的transformer模型中，这个x xx可能是embedding的输出，也有可能是上一层transformer layer的输出，而d dd一般就是768或者1024。
AWS lambda 迁移到 CFC 实践 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
AWS lambda 迁移到 CFC 实践 本文将介绍如何从 AWS Lambda 函数迁移到百度云 CFC 的实践过程。
使用限制（标准型、增强型和极速型） - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档
数据加载根目录去做 rename 操作（例如：不允许子目录 move 出根目录之外；外面的目录 rename 入数据加载目录）； 数据非预加载模式，在数据导入之前，文件层 rename 文件名称，对象存储上对应的文件会保持同 rename 文件的链接（即：“对象 A ”已导入元数据为
AI推理加速原理解析与工程实践分享 | 百度智能云
蒸馏则通常是将一个复杂的大模型通过降维的知识传递层，将大模型中的复杂计算，减少为效果相当的更小规模的计算，从而实现降低计算量，提升推理效率的效果。下图中是百度文心 3.0 大模型知识蒸馏的过程。 这些模型精简的方案，由于涉及到对精度的影响，通常需要算法工程师介入，协同优化。 第二类优化则是算子融合，算子融合顾名思义是指将多个计算算子合并成一个大算子的过程。
大模型黑话指南（三） 千帆社区
Post-training 是一种迁移学习技术,它在预训练语言模型的基础上,通过下游任务的数据集和监督信号,更新与任务相关的层,帮助模型迁移到下游任务。通常将预训练模型中的Transformer encoder层的参数保持固定,只更新后续的任务特定层,如分类器层的参数。它使用的是下游任务的数据集和标签,采用监督学习的方式进行模型优化。
快照概述 - 云磁盘CDS_块存储_高性能存储
如上面的例子中，该磁盘创建的首份快照的容量大小为 10 GB； 文件系统层的文件删除，块设备层不感知。 创建新的快照 所有云磁盘从第二份快照开始，均为增量快照。上图中，快照 V2 是该磁盘创建的第二份快照，在原有 4 个数据块的基础上增加了一个数据块：S2，其他数据块全部指向 V1 中的四个数据块，并不会新增数据相同的重复数据块。 快照 V3 是该磁盘创建的第三份快照。
