死信队列管理 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
死信队列管理 CFC支持配置死信队列，如果用户设置了死信队列，则异步调用重试3次失败的事件会直接发送到用户的死信队列中，以供用户分析失败原因。 配置死信队列 有以下两种方式为函数配置死信队列： 通过API方式：在创建函数或更新函数配置接口中指定函数的DeadLetterTopic 通过控制台：在创建函数后，进入函数详情页，为函数添加死信队列 注意：创建死信队列前，首先需要在消息服务中创建Topic
设置缓存过期规则 - 动态加速DRCDN | 百度智能云文档
设置缓存过期规则 本接口用于更新指定加速域名的缓存策略。此域名必须是本用户的，否则会返回404失败。 Method Path 说明 PUT /v2/dsa/domain/{domain}/config?
产品介绍 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
产品介绍 BMR产品介绍 介绍BMR的优势及产品特性。
创建实例组 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
配置名称 填写说明 算力选择 用户可以选择X86计算或者异构计算。异构计算支持选购GPU卡。 规格 用户可以根据业务需求选择算力套餐。其中部分大规格套餐仅针对白名单用户开放。 随机分配 可以选择CPU核心数量与内存大小，系统会根据您选择的规格创建边缘云服务器，不同实例所在的物理机型可能不一致。 自选机型 用户可有自定义更多配置，系统会根据您选择的规格在特定物理机型上创建边缘云服务器。
快速部署AI绘画ComfyUI - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
若您对推理效果和质量有更高要求，可以在 https://huggingface.co/ 或 https://civitai.com/ 搜索和下载。 对应路径存储 下载您选择的模型检查点，并将其放置在 models/checkpoints 目录中（如果目录不存在，请创建它），然后重启 ComfyUI 以加载新模型。
基于 RAG 实现大模型商品智能检索 千帆社区
但是在传统检索中，因为分词本身的特点，经常会遇到误匹配的问题，例如：我们检索 苹果耳机 的时候，往往会出现苹果和耳机的相关商品，导致客户体验效果不佳。 为了让检索更人性化，我们可以借助 RAG 技术，在传统分词搜索的基础上融入向量检索的能力，从而获得更贴近人类需求的检索效果。
百度智能小程序使用云开发构建CFC云函数 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
右键选择需要部署的云函数，上传并部署：所有文件 注：在部署之前我们需要确保已经本地npm install所有依赖 测试云函数 函数部署完成后，我们就可以在控制台进行测试了，看一看函数在云端的执行效果。
快速上手：Node.js 接入文心一言 API 千帆社区
要实现这种效果需要在 Web 端用 EventSource 做配合。 多轮对话 OpenAI API 多轮对话是通过维护一个固定 conversation id 的形式实现的，文心 API 则有所不同，要实现多轮对话，需要在调用接口时携带上之前所有的提问和回答。比如最开始我们提问了「把我接下来说的话都翻译成英文」，文心回答「好的，我会尽力把您接下来想要表达的内容翻译成英文。
AI推理加速原理解析与工程实践分享 | 百度智能云
蒸馏则通常是将一个复杂的大模型通过降维的知识传递层，将大模型中的复杂计算，减少为效果相当的更小规模的计算，从而实现降低计算量，提升推理效率的效果。下图中是百度文心 3.0 大模型知识蒸馏的过程。 这些模型精简的方案，由于涉及到对精度的影响，通常需要算法工程师介入，协同优化。 第二类优化则是算子融合，算子融合顾名思义是指将多个计算算子合并成一个大算子的过程。
FlashCkpt：大模型训练高性能ckpt保存 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
aidk.checkpoint.megatron.checkpointing import (load_model_checkpoint_for_zero, load_optim_checkpoint_for_zero, load_checkpoint, save_checkpoint, finish_checkpoint_process) finish_checkpoint_process() 观察效果
