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我们在这里准备了一份 lineorder 表的数据(约 100MB)。用户可以下载后上传到自己的 BOS 中。并开始导入。 lineorder数据示例 如何上传至 BOS 以及从 BOS 导入数据的详细文档可参阅 导入BOS中的数据 。
今天,就特来跟大家分享 10条大模型的使用技巧 。既是分享,也是我自己的学习总结。 下文介绍的技巧,均适用所有大模型应用( 如ChatGPT、Claude、Gemini、Kimi、腾讯元宝、智谱、豆包、文心、通义、讯飞星火、海螺AI、百小应、跃问、万知等 ),特别是文本生成类AI。 1、让模型扮演一个角色 这个技巧,一定有很多人已经在用,但鲜有人知道为什么以及怎么用好。
调用 平台支持通过Python SDK、Go SDK、Java SDK 和 Node.js SDK调用本文API,SDK调用说明文档请参考 推理服务V1-对话Chat 文档。
IN 和 LINE OUT 的输入输出功能,整机采用 POE 或者 12V 供电,请注意不能二者同时供电。
3、训练模型 3.1 导入数据集 访问EasyDL——物体检测模型,可点击 此处 直接访问 EasyData数据服务——数据总览——创建数据集 在数据集下发,点击 导入 ,在导入数据当中填写如下信息: 数据标注状态:有标注信息 导入方式:分享链接导入 标注格式:xml(特指voc) 链接地址:上述2.3步骤的 fire_detection_VOC2020.zip 的下载URL 点击 确认并返回 ,完成数据集导入
6.1 代码态补全知识库操作:API/SDK支持对知识库以及文档切片进行增删改查,用户可通过代码态批量处理知识库和文档切片;API/SDK支持查看用户已发布应用的配置详情 6.2 平台基础体验优化:登录逻辑、首页交互、视觉展示、文档中心等体验升级 七、产品使用入口 低代码用户看这里!
一些对性能有更高要求的一些业务,愿意去做一些定制开发的话,它可以直接用存储底座提供的 SDK。 到了关键的训练环节,也就是计算环节,百度内部采用了不同的运行时解决方案来满足业务多样化的诉求,主要分为两类: 第一类解决方案解决 AI 训练中存在的海量小文件问题。
课程回放 %E5%8D%83%E5%B8%86%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%BC%80%E5%8F%91%2B%20LangChain.mp4 资料区 老师分享的完整课件可以 点击课件链接下载 。课件仅供学习使用,请勿商用。