【千帆大模型训练营】定制化与自动化如何推动 RAG 融入企业生产？ 直播回放 千帆社区
RAG上手容易落地难，如何通过定制化的流程加速知识录入+识别+检索+调优？如何通过自动化的工具管理知识库 + 文档 + 知识切片+系统嵌入？知识详解 + 上手实操，展示AppBuilder 企业级RAG解决方案，助力RAG顺利融入企业生产流程。 全部课程排期查看请详戳 ！
获取用户模型列表 - ModelBuilder
该字段返回ernieBotLite；例如基础模型是ernieBotLite-v201-8k，返回trainType值为ernieBotLite · 当基础模型是chatglm2-6b、chatglm2-6b-32k，该字段返回chatglm2-6b其他，该字段值是对应基础模型 （2）在将训练任务发布为模型场景，使用该字段时，需注意以下，更多详情请参考 训练任务发布为模型 ： · 该字段值需和模型调优
小说人物角色扮演（KTO） - ModelBuilder
确定基础模型、精调方法和训练参数，启动训练 根据基座模型效果、耗时、价格来综合评估选择合适的基座模型，并以合适的精调方法和参数进行训练。如果您的任务场景与本文相似，可直接参考下文选择的基座模型、精调方法和训练参数。 3. 模型训练完成，人工或自动评估模型效果 训练完成后，可针对评测集进行人工或自动评估，选出效果最优的训练模型。 4.
列举存储空间中的文件 对象存储（BOS）
列举存储空间中的文件 列举存储空间中的文件 BOS SDK支持用户通过以下两种方式列举出object： 简单列举 通过参数复杂列举 除此之外，用户还可在列出文件的同时模拟文件夹 简单列举 当用户希望简单快速列举出所需的文件时，可通过bos_list_object方法修改bos_list_object_params_t结构体，bos_list_object_params_t对象包含了此次listObject
实时跟踪 - AR开放平台 | 百度智能云文档
paddle模型的图像的宽 targets height 传入paddle模型的图像的高 targets fg_thres 图像分割的前景阈值 targets bg_thres 图像分割的后景阈值 targets node_name 图像分割后的图像名称 targets r_mean,g_mean,b_mean,r_scale,g_scale,b_scale 算法针对不同场景对paddle模型进行调优的参数
快速入门 - 文字识别OCR
身份验证与安全 百度AIP开放平台使用OAuth2.0授权调用开放API，调用API时必须在URL中带上accesss_token参数。AccessToken可用AK/SK或者授权文件的方式获得。 OCR iOS SDK提供了以下两种AccessToken管理方法。 API Key / Secret Key 此种身份验证方案使用AK/SK获得AccessToken，缓存在本地。
Ubuntu使用说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
修改connection： nmcli c modify edgeboard_eth0 ifname eth0 ipv4.method auto 激活connection： nmcli c up edgeboard_eth0 注意：修改的参数请以实际网络情况为准 FZ9D网络配置 FZ9D使用的eth1作为外部网口，用来和 PC机连接通信，所以配置9D 的IP时，要使用如下命令： nmcli c add
MediaClient - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
中，每一个方法具有的可选参数详见具体的接口使用方法介绍，现以 create_pipeline 方法为例，参考如下代码实现设置可选参数： #利用options在通过创建Pipeline传入指定可选参数 my_config = BceClientConfiguration( credentials = BceCredentials('your-access-key-id', '
短语音识别REST-API-C#SDK - 语音技术
新建交互类 Baidu.Aip.Speech.Asr是语音识别的交互类，为使用语音识别的开发人员提供了一系列的交互方法。
Linux-ARM-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
并且在 sdk 中，把里面的 json 配置按如下说明做修改，可起到定制化能力加 载的效果，配置文件简要说明如下(若需定制化修改，请参考示例 json，修改 json 字段的值来达到定制化的目的) 7.3.1 detect.json (人脸检测能力定制配置文件) 配置文件名 detect.json 说明 人脸检测自定义能力配置文件 { max_detect_num :5, min_face_size
