具体操作,请参见通过 kubectl连接Kubernetes集群 功能限制和说明 由于公有云安全性及虚拟节点带来的限制,BCI目前还不支持Kubernetes中HostPath、DaemonSet等功能,如下表所示。
对于不满足要求的vCPU和内存规格,系统将自动进行规整,并按自动规整后的规格进行计费。 指定vCPU和内存创建Pod 说明 更多关于BCI Pod计费的信息,请参见 BCI实例计费 优化使用成本 根据您的业务特征,在按量付费使用BCI的基础上,您还可以使用预留实例券来降低资源使用成本。 对于长时间运行的稳定业务负载,推荐使用预留实例券来抵扣BCI实例账单。具体操作,请参见 使用预留实例券 。
怎么快速把旧BCH主机的数据转移到新的BCH主机上? 请先参考: 站点备份 做一个最新的手动备份,等备份完成后,回到“控制台->云虚拟主机BCH->工具与服务->站点备份这里可以看到您最新创建的手动备份,勾选上点击设为模板,然后再点击模板管理-创建主机就可以了。 BCH的数据库能通过navicat连接吗? BCH数据库仅支持自身调用,无法通过公网使用任何工具访问。
从事网络视听经营服务,应当取得广播电影电视主管部门颁发的《信息网络传播视听节目许可证》或履行备案手续,因此有相关业务的用户请自行申请网络视听经营许可证,百度智能云不进行任何验证和服务限制,若没有网络视听许可证造成的服务不可用,百度智能云不承担任何责任。
从初步评估的结果来看,首先需要做的就是提升大模型在指令跟随上的稳定性 出现过程错误结果正确但模型都判错的情况 - 在评估过程中,还发现有大量误判题目,都是过程错误但结果正确的,进一步分析后发现在prompt层面没有明确对应任务,且同样也存在大模型没有按要求执行的问题,也存在指令跟随上的稳定性问题 复杂计算题目里,容易判断出错 - 对题型做完分类后,分析结果发现,在难度较高的题型里准确率较低,需要提升模型复杂数理推理能力
经过分析发现, 70%的错题中都出现了大模型知识不具备的问题 , 因此知识增强会是后续优化一大重点目标 。 基于以上数据: 没有任何调优 的情况下,大模型做题 准确率在51% 左右, 解析准确率在55% 左右,且错误的很大一部分原因在知识欠缺上。
在私有部署下,因为不能有对外网的网络连接,自然也包括物可视的数据服务器,所以动态数据是无法获取到的,只能使用静态数据。 可现实的需求往往不是这样。用户既然要使用物可视私有部署,必然是内网有一整套物联网服务需要可视化工具来展现数据。这些物联网服务一般都有可供访问以获取数据的 API,就和在线模式的动态数据一样。在这种场景下,用户并不是想用静态数据来做个 Demo 而已。
虽然有时候他返回的格式不太符合预期,但通过“//” 我们能准确抓取到对应的标签,以便实际应用到我们的工具或者系统中。 不过在更复杂的推理场景中, 少样本提示不足以获得某些类型的推理问题和可靠响应。下节将给大家介绍进阶技巧及应用的具体场景。
虽然有时候他返回的格式不太符合预期,但通过“//” 我们能准确抓取到对应的标签,以便实际应用到我们的工具或者系统中。 不过在更复杂的推理场景中, 少样本提示不足以获得某些类型的推理问题和可靠响应。下节将给大家介绍进阶技巧及应用的具体场景。
EdgeBoard-FZ计算盒使用手册: https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Yk3b86gvp EdgeBoard-FZ内核更新地址: https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Yk3b95s8o 网络环境 用户安装软件和测试SDK都需要联网,用户使用的EdgeBoard-FZ需确保有效的网络连接。