rization: bce auth v1/f81d3b34e48048fbb2634dc7882d7e21/20220316T06:27:29Z/3600/host/74c506f68c65e26c633bfa104c863fffac5190fdec1ec24b7c03eb5d67d2e1de
点击右边的 详情按钮 ,查看部署详情,如下图所示: 节点:test 端口:8094 部署记录ID: mdp-4fn7k2tve4xyknp1 打开智能边缘界面,找到test节点,查看 mdp-4fn7k2tve4xyknp1 应用的部署状态,如下图所示: 可以看到,在智能边缘界面,确实创建了mdp-4fn7k2tve4xyknp1应用,并部署到了test节点上,并且状态已经是 已部署 。
安装 从这里选择您需要的操作系统和CPU架构下载: Windows amd64 : intel、AMD的64位x86_84 CPU Linux amd64 : intel、AMD的64位x86_84 CPU Linux arm : 树莓派等32位的ARM CPU Linux arm64 : RK3399、飞腾等64位的ARM CPU 或者从纯离线服务管理页可下载智能边缘控制台 以Linux为例,解压缩后目录结构如下所示
部署包中包含多版本SDK: baidu*easyedge_linux_cpp_aarch64_EdgeBoardFZ1.5**:适用于EdgeBoard 1.8+内核 baidu*easyedge_linux_cpp_aarch64_EdgeBoardFZ1.4**:适用于EdgeBoard 1.4+内核 SDK文件结构如下: Bash 复制 1 EasyEdge-Linux-m43725-b121612
主流芯片,优化超分算法提升低分辨率视频的清晰度,满足用户清晰流畅的通话体验 全平台互通 提供全平台覆盖的实时音视频SDK及服务端RESTful API,实现跨平台音视频通话,支持Android、IOS、Web、Windows、MacOS、微信小程序、Flutter、Linux、Rtos等多平台全球互通
clientToken=be31b98c-5e41-4838-9830-9be700de5a20 HTTP/1.1 2 HOST bss.
ward的100倍 必须 award int 出块奖励,范围 [1000, 10000000],缺省1000 必须 awardHeightGap int 奖励衰减高度,范围 [1000, 10000000],缺省1000 必须 awardRatio
Shell 复制 1 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.15.0-linux-x86_64.tar.gz 2 tar zxvf elasticsearch-8.15.0-linux-x86_64.tar.gz 3 cd elasticsearch-8.15.0 4 bin/elasticsearch
我们基于ERNIE-Lite-8K-0308模型做了以下RLHF-奖励模型精调,先抽取1000条数据确定合适的学习率,参数和训练方法配置如下: 实验1 实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 是否基于SFT任务增量训练 是 是 是 否 否 是 Epoch 1 3 3 3 5 5 Learning Rate 1e-6 1e-6 2e-6 2e-6 2e-6 2e-6 训练数据条数 1000 1000
数 批量获取列表的查询的起始位置,是一个由系统生成的字符串 maxKeys String 否 URL参数 每页包含的最大数量(主实例),最大数量通常不超过1000,缺省值为1000 instanceIds String 否 URL参数 集群ID查询。支持多个实例ID,以英文逗号分隔。