RAID配置 - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档
RAID5 3~5* SSD 通过奇偶校验算法（XOR）对数据进行分布式校验 可靠性高，性能、数据冗余与成本兼顾 N块硬盘仅有N-1块可用，且更适合写入较少的场景 RAID10 2* SSD 兼具RAID0数据条带与RAID1镜像冗余的特性，数据先执行RAID1再进行RAID0 读写速度和数据的高容错性都能得到保障 磁盘利用率仅50% 注意： RAID0无法提供数据冗余能力，也即并不能对您的数据安全进行保障
千帆AppBuilder连夜上新3款应用，都有啥？ 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 千帆AppBuilder连夜上新3款应用，都有啥？ AI原生应用开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 插件应用 2024.03.21 13706 看过 就在昨天，千帆AppBuilder平台更新了3款好玩的应用：【封神智读助手】【西游取经指南】【今日说法】，应用中心可玩性更强啦！
Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。
XGBoost 1.3.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下，自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。
SHA1 - Baidu Palo/Doris 使用文档
SHA1 描述 使用 SHA1 算法对信息进行摘要处理。
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。
昆仑芯超节点创新设计：1U4卡高密算力，无缝适配各类机房环境 | 百度智能云
而昆仑芯超节点得益于 1U 轻量化设计，单节点由一个人即可轻松维护，极大优化了数据中心的运维效率。 计算节点基于 21 寸标准 1U 计算节点架构，前窗 I/O 高度集成，可灵活支持百度太行 DPU、4 张网卡、4 块 NVMe、2 个 M.2、HBA 卡或 RAID 卡等多种配置，满足复杂多样的算力场景需求。
深入理解分布式一致性算法 1-1
介绍分布式系统和一致性问题
