能网络编程吗  内容精选
  • bge-large-zh - ModelBuilder

    client = new Embedding ( { QIANFAN_ACCESS_KEY : 'your_iam_ak' , QIANFAN_SECRET_KEY : 'your_iam_sk' } ) ; async function main ( ) { const resp = await client . embedding ( { input : [ '介绍下你自己吧' , '你有什么爱好

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  • Embedding-V1 - ModelBuilder

    client = new Embedding ( { QIANFAN_ACCESS_KEY : 'your_iam_ak' , QIANFAN_SECRET_KEY : 'your_iam_sk' } ) ; async function main ( ) { const resp = await client . embedding ( { input : [ '介绍下你自己吧' , '你有什么爱好

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能网络编程吗  更多内容
  • 百度云原生数据库GaiaDB的HTAP与多地多活技术实践 | 百度智能云

    因此,对于后台类业务来讲,用SQL和事务快速完成复杂可靠的功能开发是刚性需求,所以SQL的功能丰富度与兼容性显得尤为重要,同时SQL的并行能力与计算下推对于这类场景的体验优化具有重要作用。

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  • 弹性RDMA网卡概述 - 云服务器BCC | 百度智能云文档

    弹性RDMA网卡概述 弹性RDMA网卡(ERI)是一种支持云服务器间在私有网络以RDMA通信的弹性网卡类型,具有低时延、高吞吐、低负载的特点,显著提升云服务器之间的通信效率。同时,ERI支持弹性网卡的产品特性,可实现高可用网络方案。 使用场景 使用弹性RDMA网卡具有以下优势 : 低时延访问 可实现5us级通信时延并极大降低网络传输在CPU的负载。

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  • Langchain+ElasticSearch+文心千帆 构建检索增强LLM Agent 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 6 1 Langchain+ElasticSearch+文心千帆 构建检索增强LLM Agent 大模型开发 / 实践案例 文心大模型 2023.11.08 3837 看过 Background 很早就开始做检索增强的大语言模型Agent了,通过外接知识库为LLM提供外部知识增强它回答的准确性。

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  • 千帆模型-Stable Diffusion-文生图 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 千帆模型-Stable Diffusion-文生图 大模型开发 / 技术交流 大模型实训营 2023.11.20 1023 看过 使用感受 图片生成速度很慢、效果可以,基本和描述向相匹配。图片生成速度能够快些,然后能够在生成图片的基础上继续迭代生成最好!

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  • 全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(完结) 千帆社区

    这样做的重要性在于防止网络在训练时“偷看”前方信息。 交叉注意力:你会注意到解码器有一个多头注意力,其箭头来自编码器。这里发生了什么?记得自注意力和多头注意力中的value、key、query?它们都来自同一个序列。事实上,query只是序列的最后一个词。那么,如果我们保留query,但将value和key来自一个完全不同的序列会怎样?这就是这里发生的情况。value和key来自编码器的输出。

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  • 虎牙直播

    在近一年的合作中,面对近3TB的游戏直播带宽峰值以及超1TB的日常峰值,百度智能云都从容应对。另外,在质感高清转码技术上,虎牙视频码率降低了20~30%,极大提高了视频清晰度,降低了流量带宽成本。 在此次合作中,百度智能云以优质的服务与过硬的技术,帮助虎牙进一步提升了系统的稳定性,优化了用户体验。 在市场与技术的赋下,游戏直播行业还会有更大的发展空间。

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  • LLM 推理优化探微 (4) :模型性能瓶颈分类及优化策略 千帆社区

    大部分任务处理时间被芯片间的网络数据传输占用(图 3)。 图 3 —— communications bound process,计算过程、数据传输过程和网络通信过程分别以黄色、蓝色和绿色标出 请注意:我使用“芯片”这个词,因为这些概念适用于任何类型的芯片:CPU、GPU、定制芯片(如Google的TPU、AWS的Neuron Cores...)等。

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  • 应用场景 - 微服务引擎MSE | 百度智能云文档

    应用场景 微服务架构中的服务发现 场景描述 在微服务架构中,服务之间通过接口和网络调用相互依赖。随着服务数量的增加和服务实例的频繁变动,手动管理服务之间的调用关系变得异常繁琐复杂,维护成本大幅提升。 我们提供 更高效: 提供集中式的服务管理和发现机制,减少了服务间硬编码的依赖,简化了服务定位过程,并通过心跳检测等健康检查机制自动剔除不可用的服务实例,确保了请求只会被路由到健康的服务实例上。

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