获取云桌面实例详情 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
卡型号 string billing 订单、计费相关参数 Billing Billing paymentTiming 付费方式 string rootDisk 系统盘 DiskModel DiskModel id 云磁盘ID string name 云磁盘名称 string sizeInGB 磁盘容量
配置AIHCCLI - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
配置AIHCCLI 使用AIHCCLI需先配置百度智能云accesskey、secretkey以及服务地域（region ）等信息 基础配置 使用命令配置 将命令安装好之后，就可以使用命令来配置，执行 aihc config 回车，会将需要配置的字段弹出来，按照提示操作 获取帮助信息，在帮助信息中可以查看支持的regi
获取数据集列表 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
请求参数 参数名称 类型 是否必选 参数位置 参数描述 keyword String 否 Query参数 名称关键字 storageType String 否 Query参数 存储类型PFS：并行存储PFSBOS：对象存储BOS storageInstances String 否 Query参数 存储实例列表，英文逗号(,)分隔 importFormat String 否 Query参数 导入格式FILE
获取数据集详情 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
响应参数 参数名称 类型 描述 id String 数据集ID name String 数据集名称 storageType String 存储类型PFS：并行存储PFSBOS：对象存储BOS storageInstance String 存储实例 importFormat String 导入格式FILE：文件FOLDER：文件夹 description String 描述 owner String
查询资源池详情 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
rEnabled Boolean 是否打开碎片治理，默认关闭 unifiedSchedulerEnabled Boolean 是否打开仅使用百舸调度器，默认关闭 network Network 网络配置 bindingStorages List< ProviderInfo > 绑定的存储配置
使用LLaMA Factory快速微调开源大模型 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
安装LLaMA Factory 在 工具市场 选择LLaMA Factory模版，点击 部署工具 按钮，使用轻量计算实例或通用计算资源快速部署LLaMA Factory； 根据模型参数量，选择使用单机单卡、单机多卡或多机多卡进行训练。 准备数据集 LLaMA-Factory项目内置了丰富的数据集，统一存储于 data 目录下。您可以跳过本步骤，直接使用内置数据集。
创建BEC容器服务 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
否 boolean paymentMethod 付费方式，只支持后付费postpay 否 string serviceName 服务名称 是 string volumes 存储卷信息 否 Volume configMap configMap存储卷 否 array name 存储卷名称 否 string emptyDir emptyDir存储卷 否 array name 存储卷名称 否 string
查询服务详情 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
cePool : { 126 queueName : default , 127 resourcePoolId : cce-7t7mqjci , 128 resourcePoolName : aihc-pom 129 } , 130 storage : { // 存储挂载
项目计划完成率和计划偏差率的计算 - 效率云 | 百度智能云文档
项目计划完成率和计划偏差率的计算 计划完成率： 作用：表示一个计划中特定时间点上计划工作的完成情况 计划完成率 算法： 按照卡片个数：计划完成率 = 当前已完成卡片个数 ÷ 当前总的卡片个数 按照估算工作量：计划完成率 = 当前已完成卡片的估算工作量 ÷ 当前总的卡片的估算工作量 燃尽图表示： 卡片个数：10月30日的卡片计划完成率 = （28-4）÷ 28 = 85.7% 估算工时： 10月30日的估算工时计划完成率
使用DataEnhance扩展数据集 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
生成更广泛的数据集 通用 mathscale 基于种子数据，进行主题+知识点提取，然后形成知识图（主题-主题，主题-知识点，知识点-知识点），再根据知识图谱中的主题+知识点使用大模型生成数据 数学专用 资源准备 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池
