使用千帆大模型平台的初体验 千帆社区
2.体验在线测试 向AI提出问题：我现在要完成一个项目，方向是PyTorch实现前馈神经网络，要作为医疗平台使用，请为我提出建议。 AI回答如下： 可以看出来，AI的回答是极具逻辑性和可靠性的。该段文字清晰地列出了构建神经网络模型的关键步骤，并提供了一些实用的建议。涵盖了构建、训练、评估和部署神经网络模型的关键步骤。它给出了一些常见的选择和建议，有助于初开发者在实践中中更好地理解和应用这些概念。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
开通付费服务，选择大模型RLHF，操作流程如下图所示： 创建任务 选择上面处理好的数据集对其进行训练 然后等运行就好 SFT SFT（Supervised Fine-Tuning）是一种深度学习中的迁移学习方法，用于将预训练好的神经网络模型应用于新的任务。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
开通付费服务，选择大模型RLHF，操作流程如下图所示： 创建任务 选择上面处理好的数据集对其进行训练 然后等运行就好 SFT SFT（Supervised Fine-Tuning）是一种深度学习中的迁移学习方法，用于将预训练好的神经网络模型应用于新的任务。
概述 - FPGA云服务器 | 百度智能云文档
FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务，单卡提供约3TOPs的定点计算能力，支持典型深度卷积网络算子，如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 我们基于FPGA的深度学习硬件，定制优化了主流深度学习平台，如caffe等，您可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台，而无需考虑底层硬件细节。
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
being # image width and height final dimension being the number of color channels. feature = tf . reshape ( feature , [ - 1 , 28 , 28 , 1 ] ) # First conv layer will compute 32 features for each 5x5 patch
CCE Resource Recommender 用户文档 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
StatefulSet：agent-q7vl19h81 推荐类型为资源推荐 adoptionType 是 StatusAndAnnotation，表示将推荐结果展示在 recommendation.status 和 Deployment 的 Annotation recommendedInfo 显示了推荐的资源配置，currentInfo 显示了当前的资源配置，格式是 Json ，可以通过 Kubectl Patch
应用场景 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
人工智能训练 针对深度学习的训练负载，有大批量的数据，例如图片、语音、文本等，需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求。 可选择高性能的GPU型号来缩短网络模型的收敛时间，深度学习中存在大量矩阵计算，建议选择支持Tensor Core功能的GPU做计算加速。 进一步提高计算效率可选择分布式训练并选择支持高速GPU互联能力的型号.
安装cloudbase-init - 云服务器BCC | 百度智能云文档
下载[ Cloudbase-Init-Patch.zip ]到您的windows实例中，解压后将Cloudbase-Init文件夹复制到C:\Program Files\Cloudbase Solutions下，覆盖原有文件夹。
系统相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
EdgeBoard提供了完整的深度学习加速套件以及丰富的神经网络模型示例，上电即可体验。 3.EdgeBoard启动不了内核是什么原因 系统启动时，并没用按任何按键。
数据模型可视化功能说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
VisualDL工具 VisualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，利用丰富的图表来展示数据，用户可以更直观、清晰地查看数据的特征与变化趋势，有助于分析数据、及时发现错误，进而改进神经网络模型的设计。
