三七互娱
百度智能云为客户提供了以下技术方案： 知识库与语义理解的深度结合：将游戏客服领域的专业知识（如账号问题、充值异常、版本更新等）与玩家行为数据结合，构建动态更新的知识图谱。通过提示词设计，引导大模型优先调用知识库中的标准化解决方案，确保回答的准确性和一致性。
在BML平台使用容器镜像服务CCR - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在选择完镜像后，需要根据镜像中的深度学习框架来选择分布式框架，其中： Paddlefleet：PaddleFleet是PaddlePaddle推出的分布式图引擎以及大规模参数服务器，用于支撑⻜桨框架大规模分布式训练能力。 Horovod：分布式训练框架，支持tensorflow、pytorch、ray、mxnet等业界著名的开源的机器学习框架。
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【 立即使用 】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限，下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
批量预测(用户资源池)API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
resource_config 是 map 资源池配置项 + node_count 是 int - 节点数 + resource_name 是 string 租户资源池请填写在BML平台注册的资源池名称 资源池名称 + gpu_type 否 string NVIDIA_深度学习开发卡
BES RAG 最佳实践：基于LangChain+BES的私域知识的QA问答系统 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对数据的自动化分类、标注、检索等功能，提高数据管理的效率和精度。 7 云原生：随着云计算技术的不断发展，云原生数据管理技术也将会成为未来的重要趋势。通过利用云平台提供的资源和管理能力，实现对数据的分布式存储、处理、分析等功能，提高数据管理的可扩展性和灵活性。 8 隐私保护：随着人们对隐私保护的关注度不断提高，面向AI的数据管理技术也将会更加注重隐私保护。
快速上手 Prompt-tuning 千帆社区
-tuning 大模型开发 / 技术交流 Prompt 2023.10.25 14653 看过 市面上有关Prompt-tuning介绍的文章很多，但一般是从原理开始介绍，做为研究肯定是必要的，但是内容比较晦涩，下文是笔者学习后，概括出来的一些要点，适合小白对Prompt-tuning有一个基本了解。
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在百度智慧城市架构里，“数据服务中心”作为百度城市大脑的核心组成部分，是城市的数据中枢，基于海量数据的深度学习助力城市治理实现自我优化。通过人工智能、大数据、知识图谱等技术手段，对城市影像、语音、空间等多源异构数据进行智能化识别、理解、处理和分析，形成“城市数据大脑”，支撑城市的智能运行和主动思考，进一步释放城市中的数据要素价值，促进城市管理精度提升。
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