黑马学习大数据开发  内容精选
  • Schema设计原则 - 云数据库HBase

    Schema设计经验 HBase存在许多种不同的数据集,具有不同的访问模式和服务层级的要求。因此,以下经验法则只是概述。 目标region的大小限制在10GB到50GB之间。 限制cell的大小在10MB之内,如果使用的是mob类型,限制在50MB之内。否则,考虑把cell的数据存储在HDFS中,并在HBase中存储指向该数据的指针。 典型的scheme每张表包含1到3个列族。

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  • 模型黑话指南(三) 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 9 模型黑话指南(三) 模型开发 / 技术交流 P-tuning 模型训练 SFT 2023.08.22 7775 看过 前几天梳理了一些黑话指南,得到了社区朋友们不错的反馈。创作欲这就上来了,怒更一篇!希望自己学的再快一点,边学边练,边练边学。

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黑马学习大数据开发  更多内容
  • 【千帆SDK+】OpenCompass评测功能的使用 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 6 【千帆SDK+】OpenCompass评测功能的使用 模型开发 / 技术交流 LLM 模型训练 数据集 2024.07.10 4037 看过 💡学习前小提示 请大家点击链接并加🌟: https://github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk 在千帆 Python SDK 使用 OpenCompass 提供的评估器

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  • node使用千帆模型加天气插件应用 千帆社区

    多模态信息整合: 模型可以处理多模态的信息,不仅仅限于文本。通过整合图像、地图数据等多源信息,它们能够提供更全面的天气分析,包括降水图、气象雷达图等。 实时更新与即时反馈: 模型可以实时更新,并根据新的数据源和用户反馈进行持续学习。这使得它们能够及时适应天气变化,并提供更及时、准确的预测信息。 语境感知: 自然语言模型具有强大的语境感知能力,能够理解语句中的复杂关系和隐含信息。

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  • Linux命令行机器人之---5.语音识别+千帆模型实现个人专属语音助理 千帆社区

    2、要求采样率需要是16000或者8000单位是Hz;(如果你开发过音视频领域的项目,一定很熟悉,否则需要百度下进行简单学习) 3、要求是单声道; 经过摸索和实践,下面这段代码就可以实现录音功能: 实现了录制16Khz采样率,单声道的PCM数据; 代码中限制了只录制5s。

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  • 百度智能云千帆模型平台介绍

    千帆ModelBuilder不仅提供了包括 文心一言 底层模型和第三方开源模型,还提供了各种AI开发工具和整套开发环境,方便客户轻松使用和开发模型应用。 支持 数据管理 、自动化模型 SFT 以及推理服务 云端部署 的一站式模型定制服务,助力各行业的生成式AI应用需求落地。 应用场景 面向不同的企业需求,千帆ModelBuilder提供不同的功能服务。

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  • 文心一言更大的故事是在云计算 | 百度智能云

    文心一言依托“百度AI底座”而落地,由百度智能云对外提供服务。从昆仑芯到飞桨深度学习框架,到文心预训练模型,再到AI应用,“百度AI底座”实现端到端的智能化闭环,同时“芯片-框架-模型-应用”的统一布局与高效协同,也为文心一言的规模化应用提供底层支撑,为产业智能化升级提供充足动力。

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  • 【测评体验】萌新小白体验千帆模型平台 千帆社区

    我发现这些预训练模型对于一般的应用场景已经足够好用,不需要从头开始训练模型,大大提高了开发效率。 3、计算资源和性能 千帆模型平台的计算资源非常强大,能够支持大规模数据的训练和复杂任务的推理。我进行的实验中,平台的计算速度和性能表现出色,训练时间和推理延迟都在可接受的范围内,这使我能够迅速迭代和优化模型,加快了实验和开发的进程。

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  • 【测评体验】萌新小白体验千帆模型平台 千帆社区

    我发现这些预训练模型对于一般的应用场景已经足够好用,不需要从头开始训练模型,大大提高了开发效率。 3、计算资源和性能 千帆模型平台的计算资源非常强大,能够支持大规模数据的训练和复杂任务的推理。我进行的实验中,平台的计算速度和性能表现出色,训练时间和推理延迟都在可接受的范围内,这使我能够迅速迭代和优化模型,加快了实验和开发的进程。

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  • 模型训练——PEFT与LORA介绍 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 模型训练——PEFT与LORA介绍 模型开发 / 技术交流 LLM 模型训练 2024.03.19 6735 看过 0. 简介 朋友们好,我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇,今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA,以及相关模块PEFT。

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