如果使用云数据库 Redis集群版,集群如果有多个 Proxy 且客户端数量较少,则只有少量的连接连到 Proxy 上,这会出现负载不均的问题,这种场景下可以配置使用连接池,使用方法如下: https://lettuce.io/core/release/reference/#_connection_pooling redis-py 安装客户端: $ pip install redis 连接示例代码
围绕”写作“主题,调用平台内置工具组件或自定义组件创建应用,优秀作品将获得额外奖励 去提交 可选择 考试:生成式AI资深认证工程师 面向开发者的大模型技术工程师认证 去考试 领学习奖励 免费领取多功能三角包、度熊龙年公仔百度精美礼品 前100名按照要求完成课程任务的用户即可免费领取以上百度精美周边礼品,以上礼品将随机发放,先到先得 免费领取 精彩推荐 查看更多大模型课程 案例课程 案例课程 大模型赋能电商
如需互通,您可以开通对等连接服务,实现VPC之间的高速互联,请参考 对等连接文档 。 部分端口无法正常使用是怎么回事? 云服务器BCC对端口没有限制,需要您检查一下: 1.防火墙和安全组是否允许了该端口 2.服务是否正常监听了此端口 满足以上两点,端口才是正常的状态。 网络延迟变大/间歇性丢包是什么原因?
新平台按照最高的硬件进行配置,但是常有业务线反馈,相比过去的老集群,智算平台上的任务速度并没有明显提升,这是为什么呢? 那么,企业遇上这些问题的原因是什么呢, GPU 效能可以一步到位吗? 先说结论。根据对不同的企业级智算平台类项目实践的总结:在平台落地后就处于 GPU 最佳效能的状态,这是几乎不可能的。 这些问题的出现和解决,正好体现了企业级智算平台和客户大模型业务落地磨合的过程。
1.新能能源发电量预测 项目说明 业务背景 在 碳达峰 、 碳中和 背景下,风电、光伏等新能源电力并网量显著提升,并逐步在企业园区自备电厂推广使用。新能源精准调度可以最大限度节约新能源、提高新能源利用率。 业务难题 新能源调度的核心依据来自对一段时间内的新能源发电量预测,精准预估发电量可以保证能源调度的合理性。
2、接着导入资源:对图书资源进行整理,在平台上导入作者名、书名和类别标签的词槽词典。 3、然后配置对话模板:对于智慧阅读智能助手这样的新业务,没有真实的对话样本,但是 UNIT平台提供了完善且精准的模板配置,仅仅配置了60条模板,就完全覆盖了功能,准确率高达90%。
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但是随着近一年多的时间里,生成式AI的井喷式发展,让关于创作这个领域变得更加简单起来,对应的AI应用诞生的越来越多。 针对上面这个痛点问题,不得不说千帆AI原生应用工作台,因为它的出现非常完美的解决了上述痛点。不仅是因为千帆AI是属于国内搜索引擎一哥--百度下面的,更是因为它是国内领先的、有代表性的人工智能应用,使用千帆AI原生应用真的可以“疯狂输出”,只有你想不到,没有它生成不出来的内容。
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这是因为启动类加载器在JDK8中是由C++语言来编写的,在Java代码中去获取既不适合也不安全,所以才返回 null (String类确实是由启动类加载器加载的,但是启动类加载器由虚拟机底层实现、没有存在Java代码中,无法通过Java代码获取底层的虚拟机启动类加载器) 在Arthas中可以通过 sc -d 类名 的方式查 看加载这个类的类加载器详细的信息 ,如 通过上图可以看到,java.lang.String