data science大数据库  内容精选
  • 数据湖系列之二 | 打造无限扩展的云存储系统,元数据存储底座的设计和实践

    早期方案一般基于数据库中间件存储元数据,这类方案存在两个比较的问题:1)扩展性存在瓶颈——扩容只能倍扩,对成本造成很大压力;2)对跨库的分布式事务支持不好。而目前的主流方案一般基于分布式事务数据库,这从根本上解决了数据库中间件的扩展性问题,代表产品为 AWS、Google 的对象存储,元数据分别存放在 Dynamodb 和 Spanner。

    查看更多>>

  • 千帆AI加速器_线上加速营_免费模型案例课程_故乡的云 · 模型平台迁移课程

    多种组件以及平台提供的AI自动配置功能,快速创建文件撰写类应用 了解详情 案例课程 案例课程 模型精调最佳实践与经验分享 分享和总结模型精调过程中的细节方法,助力您更好地进行模型精调,应用于实际业务场景中 了解详情 案例课程 案例课程 基于向量数据库构建企业级知识库 全面介绍向量数据库的应用场景及具体使用方法 了解详情 案例课程 案例课程 任务规划类Agent应用开发实战 通过零代码可视化界面操作

    查看更多>>

data science大数据库  更多内容
  • 通过SDK或API调用精调后的模型 千帆社区

    基于向量数据库VDB实现音乐推荐 热点话题 【千帆模型训练营】 开启模型卓越之门:模型优化的关键钥匙 直播回放 百度智能云千帆社区 646 看过 【千帆模型训练营】 解锁模型新高度:模型蒸馏与数据飞轮 课程预告 百度智能云千帆社区 238 看过 如何评估一个RAG系统(RAGas评测框架)-下篇 十万个为什么呢 98 看过 使用Spring AI和LLM生成Java测试代码 徐徐大树 108

    查看更多>>

  • 机器学习|从0开发模型之数据预处理 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 机器学习|从0开发模型之数据预处理 模型开发 / 技术交流 LLM 14小时前 4 看过 本文主要介绍数据的预处理。 1、找模型的数据 前面写了一篇文章《ChatGPT|语言模型训练有哪些开源数据集? 》( mp.weixin.qq.com/s?

    查看更多>>

  • 私有部署的安装 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    您可以使用 Docker 来快速安装 MySQL,详见 Docker MySQL ,现提供单机 Docker 情况下安装启动 MySQL 并创建 sugarbi 数据库流程: 上图中主要的命令行(其中 lovesugar123 即数据库 root 账户的密码,您可以改成自己想要的密码): mkdir ~/mysqlData docker run --ulimit nofile=65100:65100

    查看更多>>

  • Agent 入门--初探人工智能中的“Agent” 千帆社区

    四、目前Agent有哪些 国外 下面是E2B列出的AI agents全景图,从上至下的分类为编码(coding),生产效率提升(productivity),通用产品(general-purpose),设计产品(design),科学产品(science),自建agent工具链产品(build your own) 国内 飞书智能AI助手“MyAI”、搭载文心模型的百度如流等用于办公场景的AI Agent

    查看更多>>

  • 基于千帆LangChain+Pinecone的知识问答 千帆社区

    具体可以参考以下两篇文档: 基于langchain+千帆sdk的一个基于文档的QA问答Demo 基于langchain+千帆sdk-自定义模型和文档加载器 这套方案当中,我们模型服务用的是公有云ERNIE-Bot模型服务,而向量数据库则使用的是本地向量数据库Chroma。用户需要本地安装、维护向量数据库

    查看更多>>

  • 克隆实例恢复数据最佳实践_解决方案实践

    为用户访问公网提供IP地址和公网带宽 云数据库RDS 专业的关系型云数据库服务,提供Web 界面管理、数据备份和恢复功能、安全管理和监控等服务

    查看更多>>

  • 基于langchain+千帆sdk的一个基于文档的QA问答Demo 千帆社区

    all_splits = text_splitter.split_documents(data) Step 3. Store 为了能够查询文档的片段,我们首先需要把它们存储起来,一种比较常见的做法是对文档的内容做 embedding,然后再将 embedding 的向量连同文档一起存入向量数据库中,此处 embedding 用于索引文档。

    查看更多>>

  • 02LangChain 实战课——安装入门 千帆社区

    示例代码: from langchain import HuggingFaceHub llm = HuggingFaceHub(model_id= bigscience/bloom-1b7 ) response = llm.predict( 请给我的花店起个名 ) print(response) 这段代码展示了如何使用LangChain调用HuggingFace上的一个模型。

    查看更多>>