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公有云部署支持的模型类型 模型仓库中的如下类型的模型支持共有云部署: 来自BML训练任务的模型,包括脚本调参、Notbeook以及自定义作业 对于用户从本地导入的模型,则如下类型的模型支持公有云部署: 框架为PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch的深度学习模型
人工智能技术的输出 支持深度学习在云容器上的良好运行,使用容器引擎可以提供完备、稳定、高可用 K8S 集群服务和大规模计算存储能力,同时嫁接 GPU、NPU、FPGA 能力。便于差异化输出百度无人车等 AI 能力,而且还为百度 AI 能力在企业用户的落地解决好极速部署和启动、资源共享和隔离、任务自动调度、故障恢复、标准化模型训练到上线的工作流等场景。
如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型,模型训练完毕,发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取
如某学术机构需要将深度学习的训练数据集公开,以支持其他学术研究人员访问和下载。此时,该学术机构可以为存储该数据集的 Bucket 开启请求者付费功能。开启后,该研究机构只需要支付数据集的存储费用,而第三方人员承担下载和访问该数据集产生的流量和请求费用; 大型数据交付场景。如某公司需要将存储的数据授权并交付到公司的合作伙伴或者客户,此时可以开启相应 Bucket 的请求者付费功能。
LLM:大语言模型,使用大量文本数据训练的深度学习模型,使得该模型可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。 智能体:可以自主思考、决策,并执行复杂任务的Agent。 function call:通过大模型调用预先定义好的函数,以完成特定任务,如“调大音量”、”拍照“等。 话题:在大模型互动中,客户可自定义的大模型,将一类或几类话题的意图,转发到自定义的大模型服务。例如:育儿话题、佛学佛经话题。
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超分辨率 利用深度学习模型,提升视频画面的细节,将低分辨率重建至高分辨率,例如:SD转HD 、2K转4K等。 以上音视频处理能力均依赖于MCT,详情参考: MCT 功能特性 。
来自桌面相机的深度、分割和表面法线图。 完整的低级机器人和物体状态(关节、末端执行器、夹持器、立方体姿势)。 机器人执行的动作序列。 该数据集非常适合行为克隆、策略学习和通用机器人操作研究。
基于深度学习的多语种NLP模型,可实现中英文文献批量解析(单批次支持50篇),对SCI英文文献的专业术语识别准确率达99.2%,中文核心文献的观点提炼完整度超98%。实测中,某高校人工智能实验室上传30篇“大模型伦理风险”相关中英文文献,系统6分钟内完成“研究时间线梳理+核心观点聚类+争议焦点标注”,生成的可视化研究图谱直接用于项目申报材料,较人工处理效率提升20倍。 数据安全合规是其核心竞争力。