流式应用场景 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
持续计算 比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况；比如金融行业，毫秒级延迟的需求至关重要。一些需要实时处理数据的场景也可以应用Flink/Kafka，比如根据用户行为产生的日志文件进行实时分 析，对用户进行商品的实时推荐等。
检查报告详解 - 云顾问ACA | 百度智能云文档
CPU及连接数高，推荐升级CPU内存配置。 RDS 配置变更 RDS-慢SQL报表/诊断 性能 RDS 检查用户是否开启了RDS for MySQL（不包括单机版RDS）的慢SQL报表/诊断功能。 慢SQL指执行时间过长的SQL语句，出现慢SQL会影响运行性能。 警告：存在RDS for MySQL未开启慢SQL报表/诊断功能。
iOCR自定义平台部署 - 文字识别OCR
4、模板是按用户隔离的，如果需要新增修改删除用户，详细操作如下： 新增、删除、修改用户操作步骤 a) （使用部署包自带的mysql的情况）服务器上进入mysql镜像， 参考命令： `docker exec -it mysql /bin/bash` b) 登录数据库，相关用户密码请联系百度技术支持同学 参考命令： mysql -uroot -p 或 mysql -uaipe -p c) 选择数据库，参考命令
实时语音翻译 - 机器翻译 - 文档
格式如下： 0字节 1字节 +---------+----------------+ | type | payload + +---------+----------------+ type取值 报文类型 0x01 TTS播报报文 请求说明 建立连接并发送开始报文 向服务地址建立WebSocket连接，连接开始后，需要首先发送开始报文。
Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 千帆社区
这就是零样本提示的作用。 二、少样本提示 在一些复杂的场景中，零样本不起作用或者效果不好，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。少样本提示可以作为一种技术，以启用上下文学习，我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件，我们希望模型生成响应。
Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 千帆社区
这就是零样本提示的作用。 二、少样本提示 在一些复杂的场景中，零样本不起作用或者效果不好，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。少样本提示可以作为一种技术，以启用上下文学习，我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件，我们希望模型生成响应。
「实践案例」文心一言：提示词功能系统学习 千帆社区
这个是没有任何示例的 Prompt： 这个是给了样例之后的 Prompt，可以看到，符合我们预期的结果： 1.4.3 推理 在问答这个大场景下，还有一个子场景是推理，这个场景非常有意思，而且是个非常值得深挖的场景，prompt 在此场景里发挥的作用非常大。
【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 （模型微调篇） 千帆社区
Finetune（微调）就是在Pre-trained的模型后面加一些简单的类似全连接的神经网络，用业务数据在训练一下，学到行业内的知识, 相当于模型从100到110。 Post-training（后训练）就是预训练的二阶段，预训练是从零到1的搞了一个语言模型。Post-training是在预训练后的模型上，再来一波预训练，是语言模型的训练。后面的finetune是基于业务的微调。
【教程】SFT调优快速手册 千帆社区
目录： SFT概述 数据准备 选择SFT的参数 SFT概述 什么是SFT 监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。在千帆平台上已经预置了ERNIE-Bot系列大模型和BLOOM系列大模型。 SFT在大语言模型中的应用的作用 任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。
【教程】SFT调优快速手册 千帆社区
目录： SFT概述 数据准备 选择SFT的参数 SFT概述 什么是SFT 监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。在千帆平台上已经预置了ERNIE-Bot系列大模型和BLOOM系列大模型。 SFT在大语言模型中的应用的作用 任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。
