FZ3A硬件说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
其中PL逻辑部分的主要参数如下： - 逻辑单元Logic Cells：154K； - 触发器(flip-flops) : 141K； - 查找表LUTs : 71K； - Block RAM：9.4Mb； - 时钟管理单元（CMTs）: 3 - 乘法器18x25MACCs：360 XAZU3EG-1SFVC784I芯片的速度等级为-1，工业级，封装为SFVC784。
FZ3B硬件说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
其中PL逻辑部分的主要参数如下： - 逻辑单元Logic Cells：154K； - 触发器(flip-flops) : 141K； - 查找表LUTs : 71K； - Block RAM：9.4Mb； - 时钟管理单元（CMTs）: 3 - 乘法器18x25MACCs：360 XAZU3EG-1SFVC784I芯片的速度等级为-1，工业级，封装为SFVC784。
有JWT认证的API调用大模型 千帆社区
appbuilder_sdk==0.9.3 Flask==3.0.3 PyJWT==2.9.0 qianfan==0.4.8 redis==5.0.8 一、创建数据库并插入测试用户数据的代码，以下代码包括初始化数据和数据库查询的封装，表字段包括：用户名、密码、权限等信息。文件名：mysqlite.py。
Langchain 千帆从入门到实战 千帆社区
其封装了包括LLM，Embedding，Chain，Agent，Tool等一系列抽象的LLM应用组件，也在开源社区的不断贡献下集成了当前大部分主流的大语言模型等调用方法。是当前最火热的大语言模型应用框架。
Langchain 千帆从入门到实战 千帆社区
其封装了包括LLM，Embedding，Chain，Agent，Tool等一系列抽象的LLM应用组件，也在开源社区的不断贡献下集成了当前大部分主流的大语言模型等调用方法。是当前最火热的大语言模型应用框架。
ERNIE-Speed-Pro-128K结合向量数据库构建知识库案例 千帆社区
后续可以再丰富其骑行方面能力，如结合AppBuilder的自定义组件封装为应用，使用百度地图提供的骑行路线规划能力。 技术路线：使用Flask构建API，在Linux服务器上启动3个worker运行，通过Postman本地调用API进行测试后端的VDB和大模型进行回答。 先介绍一下大模型ERNIE-Speed-Pro-128K和向量数据库VectorDB（以下简称VDB）。
FZ9D硬件说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
PL逻辑部分的主要参数如下： 逻辑单元(System Logic Cells)：600K； 触发器(CLB flip-flops) : 548K； 查找表(CLBLUTs) : 274K； Block RAM：32.1Mb； 时钟管理单元（CMTs）: 4个 DSP Slices：2520个 GTH 16.3Gb/s收发器： 24个 XCZU9EG-2FFVB1156I芯片的速度等级为-2，工业级，封装为
大模型开发整体流程-基于个人知识库的问答助手解析 千帆社区
call_llm.py 将各个 LLM 的原生接口封装在一起 -embedding embedding调用封装 -zhipu_embedding.py 自定义智谱embedding -data 源数据路径 -database 数据库层封装 -create_db.py 处理源数据及初始化数据库封装 -chain 应用层封装 -qa_chain.py 封装检索问答链，
Python示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
edgeboard/predictor.py是对预测库执行器的封装，包含模型初始化，数据读入，数据预测和结果导出 edgeboard/preprocess.py是对fpga预处理功能的python封装。
Python示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
edgeboard/predictor.py是对预测库执行器的封装，包含模型初始化，数据读入，数据预测和结果导出 edgeboard/preprocess.py是对fpga预处理功能的python封装。
