快速创建大模型训练任务 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
环境配置 选择镜像地址，如您任务创建方式选择AIAK训练加速模板创建，则无需再次选择镜像地址； 填写执行命令，您也可以基于AIAK加速训练加速模板中执行命令进行修改； 设置环境变量 配置资源 选择实例数 选择是否申请加速芯片、加速芯片类型 填写CPU 填写共享内存 选择是否开启RDMA 配置数据源 根据关联文件系统填写挂载路径。
获取批量预测任务列表 - ModelBuilder
请求参数-Body参数 { marker : infer-n509xxxhqq3 } ) print ( resp . body ) package main import ( context fmt os github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk/go/qianfan ) func main ( ) { // 使用安全认证AK/SK鉴权，通过环境变量初始化
安装BOSCLI 对象存储（BOS）
unzip bce-cli-0.10.8-centos6.5.zip 将bce-cli-0.10.8-centos6.5的安装目录加入环境变量中。
自然语言转pandas (nl2pandas) - 千帆AppBuilder-产品文档
基本用法 这里是一个简单示例，展示如何使用自然语言转Pandas组件： import os import appbuilder #设置环境变量 os . environ [ APPBUILDER_TOKEN ] = '...' #定义表格信息 假设有一个小学学校表格，包含学校名、所属地区、创办时间、类别、学生人数、教职工人数、教学班数量等列。
安装BCE-CLI - 私有网络VPC | 百度智能云文档
unzip bce-cli-0.10.8-centos6.5.zip 将bce-cli-0.10.8-centos6.5的安装目录加入环境变量中。
查询部署详情 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
key value String 容器环境变量value
Hbase使用BOS作为底层存储 对象存储（BOS）
前提条件 首先参考 BOS HDFS 一文安装并配置 BOS HDFS，本机安装的 Hadoop 版本为 hadoop-3.3.2，参考文中 开始使用 一节完成 BOS HDFS 的基本试用，并设置环境变量： export HADOOP_HOME = /opt/hadoop-3.3.2 export HADOOP_CLASSPATH = ` $HADOOP_HOME /bin/hadoop classpath
在BIE控制台部署从AI中台下载的模型 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
如下图所示： 基本信息 服务名称：mnist-prediction 服务镜像地址：hub.baidubce.com/aiot/tensorflow-serving:1.15-gpu-4.2 卷配置 卷名称：tf-minist-model 类型：配置项 参数：从下拉框当中选择前面创建的AI模型配置项，tf-minist-model 容器目录：/home/bml/model，可以任意目录，但是需要与环境变量当中的
天气 - ModelBuilder
调用示例（非流式） Python import os import qianfan # 使用安全认证AK/SK鉴权，通过环境变量方式初始化；替换下列示例中参数，安全认证Access Key替换your_iam_ak，Secret Key替换your_iam_sk os . environ [ QIANFAN_ACCESS_KEY ] = your_iam_ak os . environ [
自定义加速卡算力指标采集 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
api说明 方法 api 说明 GET /v1/collect 暴露指标数据的api 数据格式要求 // 采集pod 返回指标结构，nodeName可以通过环境变量KUBE_NODE_NAME获取 map[nodeName]interface{}{} // 每个节点的指标结构 type GpuInfo struct { DeviceNum uint `json:"deviceNum"
