创建训练任务 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
资源配置 参数 说明 实例数 设置训练任务实例数 加速芯片申请 申请加速芯片 加速芯片类型 选择加速芯片类型，选择后自动显示当前空闲加速芯片数 每实例加速芯片数 您可以根据当前空闲芯片数来设置每实例芯片数，当前任务使用加速芯片数=实例数* 每实例加速芯片数 CPU/内存 业务申请的CPU/内存数，默认为不限制，可以使用节点上剩余的空闲资源 共享内存 共享内存（shared memory）用于Linux
虎牙直播
尤其是近几年，如何打造“极致”直播，已经成为各大游戏直播平台竞争的终极目标 保障游戏直播画质高清、不卡顿、不掉帧，过硬的技术是关键。作为游戏直播行业的佼佼者，虎牙将百度智能云直播解决方案融入到业务中，从容应对各类直播挑战，实现业绩的稳步增长。 解决方案 用技术驱动游戏直播 以直播为核心业务，虎牙致力于打造全球领先的游戏直播平台。 海量用户意味着更大、更棘手的直播技术考验。
训练任务日志 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
日志检索 支持从最近5000条日志中进行关键字检索。关键字不区分大小写 日志汇聚 在日志汇聚页面，您可以查看所有节点的最新日志，可选10、50、100条日志。 历史日志 前提：任务在创建时，已经开启日志持久化。 开启日志持久化后，您可以在历史日志查询全部日志。 日志检索 平台支持日志关键字的全文检索能力。 平台内置全文分词符号，支持基于分词后的关键字进行检索。
结算规则 千帆AI原生应用商店 | 百度智能云文档
结算规则 从2018年10月起，百度智能云千帆AI原生应用商店提供按月结算，一个自然月结算一次。结算账单以“订单”进入账期（符合平台结算规则，即订单完成后+7天退款时间，而非订单支付时间）汇总拉取订单明细。 具体规则： 1.
设置缓存参数过滤规则 - 动态加速DRCDN | 百度智能云文档
action=cacheFullUrl 设置url参数缓存规则，指定url带参数缓存或者不带参数缓存 domain： 需要设置的CDN加速域名 请求体 参数 可选 类型 说明 cacheFullUrl 必选 Bool true和false，true表示支持全URL缓存，false表示忽略参数缓存(可保留部分参数) cacheUrlArgs 可选 String列表 cacheFullUrl为true时
结算流程 千帆AI原生应用商店 | 百度智能云文档
结算流程 结算基本流程： 1.服务商完善收款信息提交审核： 详见 收款信息管理 ，审核后方可申请结算； 2.百度智能云千帆AI原生应用商店系统月初出上月账单： 供服务商下载核对； 3.服务商月初3-10日核对并申请结算： 服务商可以对待结算的账单进行结算申请，支持多月申请结算； 4.如存在用户通过代金券购买： 服务商申请结算时系统会自动提示服务商完成代金券发票流程后，才可申请结算。
函数在VPC中访问外网 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
函数在VPC中访问外网 默认情况下，函数计算可以访问百度云的公有服务和公网，给函数配置 VPC 功能后，函数的出口流量都进入 VPC 中。若您的 VPC 没有公网访问能力，那么函数则就无法访问公网。如果您想让函数同时能访问 VPC 资源和公网，您需要给 VPC 添加 NAT 网关。 创建弹性公网IP 登录 弹性公网 IP 控制台 ，您可选择“实例”或“共享带宽”。
模型部署服务 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
队列 选择模型需要部署的资源池中的队列 模型加速 支持的模型 ：LLAMA2、CodeLlama、ChatGLM2、Baichuan1、Baichuan2和Qwen系列模型部署 推理加速 ：AIAK加速引擎是百舸异构计算平台针对于大模型推理场景，推出的推理加速能力，使用百舸平台部署模型服务默认提供推理加速能力。
训练性能监控 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
Layer）的梯度进行全规约操作的时间 PP通信耗时 forward-recv-time 在分布式训练或者模型并行中，接收前向计算所需数据的时间（通信 forward-send-time 在分布式训练或者模型并行中，发送前向计算结果数据的时间（通信） backward-recv-time 在分布式训练或者模型并行中，接收用于反向传播计算的梯度数据的时间（通信） backward-send-time
EasyDL图像介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
例如，通用算法可用于区分猫和狗，但如果要区分不同品种的猫，则AutoDL效果会更好 免训练极速迭代 训练图像分类模型之后，支持开启免训练极速迭代模式。该模式基于深度度量学习技术（Deep Metric Learning），模式开启后，模型的迭代添加数据仅需等待几分钟即可获得效果不错的模型，无需训练。适用于数据量大，模型迭代频繁的用户需求场景。
