Token获取 ” Header如下: 参数 值 Content-Type application/json 并发数:付费使用后默认并发数为 2 请求参数 参数 类型 描述 log_id long 请求唯一标识码 taskId long 从提交请求的提交接口的返回值中获取 error_msg string 错误提示信息,失败才返回,成功不返回 error_detail object[] 提示词审核不通过原因明细
DTS数据同步见: 数据同步 Mysql跨实例主从同步 为了保障用户数据高可用,用户可以购买一个新的RDS实例,来同步在线服务的RDS主实例,这样当服务的实例全部挂掉之后,可以使用备份节点的RDS实例。 使用方法: 在同地域购买一个RDS实例,可以是同一可用区,也可以是不同可用区,作为灾备实例。
原因分析 首先,假定binlog_format_image采用默认值FULL,这样可以将所有操作的before_image和after_image全都记在event中。slave_rows_search_algorithms 默认值为TABLE_SCAN,INDEX_SCAN。下面我们进行详细分析。
平台支持用户查看用户查看导入进度、导入状态和导入失败原因 2. 档案库导出 当用户在【数据】—【档案库】—【导出】操作后,任务中心自动产生导出记录,并且右上角有新任务产生提示。 平台支持用户查看导出进度和导出状态,并支持触发下载操作。
若一旦不幸发生,我们将按照最高优先级启动应急预案,组成紧急应急小组,在最短时间内追溯原因并减少损失。 在不幸发生个人信息安全事件后,我们将按照法律法规的要求,及时向您告知安全事件的基本情况和可能的影响、我们已采取或将要采取的处理措施、您可自主防范和降低的风险的建议、对您的补救措施等。
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message String 错误原因。 result String 返回结果。 例如: { "status" : 4006, "message" : "ak非法,未在权限平台找到对应ak的信息", "result" : [] } 公共错误码 错误码 错误消息 描述 4000 参数错误。 输入的参数有误。
通用大模型很难替代所有的行业模型,关键原因在于行业模型和通用模型之间的关系。例如,代码生成类的大模型并非从零开始训练,而是在通用大模型的基础上进行再次训练。这些大模型本身就投入了大量的语料和训练时间,旨在建立对语言的理解、逻辑推理等基本能力,而这些基本能力的建设离不开通用大模型。 因此,首要任务是建立一个优秀的通用模型,然后再进行微调,这样垂直领域的大型模型表现更优并不意外。
通用大模型很难替代所有的行业模型,关键原因在于行业模型和通用模型之间的关系。例如,代码生成类的大模型并非从零开始训练,而是在通用大模型的基础上进行再次训练。这些大模型本身就投入了大量的语料和训练时间,旨在建立对语言的理解、逻辑推理等基本能力,而这些基本能力的建设离不开通用大模型。 因此,首要任务是建立一个优秀的通用模型,然后再进行微调,这样垂直领域的大型模型表现更优并不意外。
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