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。
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ek-r1"// 可选多种模型 适用场景 : ernie-3.5-8k : 追求效果和性能的平衡,适用于大多数场景 deepseek-r1 : 需要思考场景,比如代码生成、数学计算等 ernie-4.0-turbo-8k : 图文混排场景,如旅游介绍、美食推荐 ernie-speed-pro
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觉得它很厉害,但看结构就是 Transformer 的堆叠;觉得它简单训练微调就行,但需要雄厚的实力和财力才能玩得起;workflow 的代码看起来逻辑很清晰,但其实里面又包含了很多的小细节值得学习。纠结的学习过程,且看且学。
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