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云原生AI概述 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
云原生AI概述 云原生 AI 概述 云原生AI基于百度智能云容器引擎（CCE）支持 GPU 显存和算力的共享与隔离，同时集成PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch 等主流深度学习框架，通过对 AI 任务的编排、管理，提供低门槛、高效的深度学习训练服务，帮助企业客户提高 GPU 资源使用效率和提升 AI 训练速度，快速降本增效。
【千帆SDK】使用文生图数据集进行模型微调生成Pokemon风格图片 千帆社区
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模型配置 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
深度思考：稍慢但可追踪思考过程。适合与多个自定义组件配合，提升输出质量。 问答模型 用于总结生成回复结果，适用于知识问答环节 支持使用Modelbuilder上的预置模型和自定义模型，可根据需求选择文本生成、多模态、图片理解等多种模态的模型。
百度智能云学堂知一
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006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
5 树最大深度 是 xgboost中每棵树的最大深度，树越深通常模型越复杂，更容易过拟合。 范围：[1, inf) 6 迭代次数 是 xgboost迭代次数 范围：[1, 200]。 5 最小叶子节点样本权重和 是 叶子结点需要的最小样本权重和 范围：[0.0, inf)。 1 学习率 是 学习率 范围：[0.0, 1.0]。
文心一言API的json输出技巧 千帆社区
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文本创作字数控制 V2 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
奖励模型的目标从生成语言转变为预测分数，通过监督学习，模型会接收多组排序对，并调整自身参数，使得其输出分数尽量与人类排序的优劣关系一致。这样的训练方式能够使模型学习到如何根据人类的排序偏好来评价回答的质量。 需要注意的是，一个好的奖励模型不仅能准确评分，还可以应对模型产生偏差和过拟合。例如，奖励模型可能倾向于“表面优雅”的回答而忽略内容深度。
需要训练一个100亿参数量的模型，怎么预估所需要的计算资源？ 千帆社区
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P - 相关参考Reference | 百度智能云文档
P paddlepaddle 百度深度学习框架，支持机器视觉、自然语言处理、推荐系统等先进算法。Paddle(Parallel Distributed Deep Learning，并行分布式深度学习)， 具有易用性，灵活性，高效性，扩展性等特点，详见官网。 permission 为每一个policy设置一组权限permission，其中包括主题topic，和对该主题的操作权限operation。
