大模型价格
模型评估 ERNIE 3.5作为裁判员评估 ERNIE 4.0作为裁判员评估 对模型进行评估打分时，如选择调用大模型打分时，采用以下计费项。 批量预测 文心系列大模型批量预测 小、中、大规模参数模型批量预测 支持直接从模型资源请求批量预测，而无需将模型部署到端点。
使用千帆大模型平台的初体验 千帆社区
继续强化学习训练 3.等待医疗训练： 4.评估信息 模型每次迭代在训练集上预测的奖励平均分值。 5.我们可以将模型发布。 6.到模型仓库查看，我们有需要的话可以把自己的大模型部署到服务器上，这里消耗资源较大，花费较高就不演示的，有需要的朋友可以直接一键部署使用即可。 千帆大模型平台的初体验到此结束，之后会分享更多的实践案例。
使用千帆大模型平台的初体验 千帆社区
继续强化学习训练 3.等待医疗训练： 4.评估信息 模型每次迭代在训练集上预测的奖励平均分值。 5.我们可以将模型发布。 6.到模型仓库查看，我们有需要的话可以把自己的大模型部署到服务器上，这里消耗资源较大，花费较高就不演示的，有需要的朋友可以直接一键部署使用即可。 千帆大模型平台的初体验到此结束，之后会分享更多的实践案例。
018-时间序列组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看预测结果。 AR AR（auto-regressive）模型是自回归模型，时间序列预测分析方法之一。其原理是利用观测点前若干时刻的变量的线性组合来描述观测点后若干时刻变量的值，属于线性回归模型。 输入 输入一个数据集，需要指定排序列、数值列。 排序列为对时间序列进行排序的列（基本为数值列）要求数值非空且有序，数值列为时间序列列根据此列进行时间序列运算，要求非空的数值列。
诸葛推演 —— 智慧洞察未来的决策伴侣 千帆社区
为此，“诸葛推演”组件再次调用大模型的力量，对卦象进行深度剖析。大模型结合现代语境与用户的具体情境，挖掘出卦象背后的深层含义，为用户呈现出一个多维度、全方位的解读视角。生成一份既符合传统智慧又紧贴时代脉搏的推演结果。但请注意，这份结果仅供用户参考，而不能作为某件事的决定性助手。我们鼓励用户结合自身实际情况，理性分析，做出最适合自己的决策。
查看与管理自动评估任务 - ModelBuilder
导出模型结果 需要您打开模型详情页，模型结果分析支持筛选和导出。为避免对页面性能造成影响，每个模型最多展示2000条模型结果分析内容。导出时点击左上角按钮，在浮窗中配置导出位置『本地』或『BOS存储』（需提前 开通BOS相关服务 ）。 自定义选择导出字段： 右上角操作记录中支持查看用户对模型结果分析导出记录，查看导出任务状态、并对错例数据进行下载、查看。
百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区
在测试数据集上进行迭代，计算模型输出和预测标签，并统计正确预测的数量。最后，我们计算并打印模型在测试数据集上的准确率。 通过这个简单的代码示例，我们可以了解到如何在文心千帆平台上进行基于深度学习的图像分类任务的训练和推理。同时，我们也可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整。 结语： 通过本文的阅读，我们对百度智能云的文心千帆大模型平台有更深入的了解。
百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区
在测试数据集上进行迭代，计算模型输出和预测标签，并统计正确预测的数量。最后，我们计算并打印模型在测试数据集上的准确率。 通过这个简单的代码示例，我们可以了解到如何在文心千帆平台上进行基于深度学习的图像分类任务的训练和推理。同时，我们也可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整。 结语： 通过本文的阅读，我们对百度智能云的文心千帆大模型平台有更深入的了解。
百度智能云的技术架构 - 白皮书 | 百度智能云文档
无论是强大灵活的数据库，还是追求极致性能的NoSQL存储系统，或者是超低成本的海量数据备份，百度智能云都能为您提供解决方案。所有存储系统均在百度内部有着多年应用实践，通过了海量数据的大规模压力考验，能够确保客户的数据安全可靠。 大数据技术是百度的强项。百度智能云拥有MapReduce、机器学习、OLAP分析等等不同的大数据处理分析技术。
文心API应用实践 千帆社区
剧本和角色分析：演员需要学会分析剧本和角色，理解角色的性格、情感和行为动机，以及剧本的主题、结构和情节发展。
