rabitmq数据源  内容精选
  • 【千帆SDK+Semantic-Kernel】RAG知识检索增强实战 千帆社区

    可以通过接入外部的各种数据;可以是从网页,数据库,email等,这些都集成在了SK的内置connectors中,而通过 QianfanTextEmbedding ,可以提取这些数据中的文本的特征向量,以供后续的检索使用。

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  • 新建PaddlePaddle任务 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    9.完成数据相关信息配置: 设置数据:当前同时支持数据集和持久卷声明。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。 11.完成任务类型相关信息配置: 选择框架:选择“ PaddleJob ” 。 训练方式:指定训练方式为“单机”或“分布式”。

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  • node使用千帆大模型加天气插件应用 千帆社区

    例如,用户可以询问某个地区的特定时间段内的天气状况,大模型能够从海量数据中提取相关信息进行预测。 多模态信息整合: 大模型可以处理多模态的信息,不仅仅限于文本。通过整合图像、地图数据等多源信息,它们能够提供更全面的天气分析,包括降水图、气象雷达图等。 实时更新与即时反馈: 大模型可以实时更新,并根据新的数据和用户反馈进行持续学习。这使得它们能够及时适应天气变化,并提供更及时、准确的预测信息。

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  • 版本发布记录 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    支持构建的镜像用于作业建模、在线服务、批量预测 2023年4月 序号 功能模块 功能描述 1 资源池管理 新增PFS引入 2 作业建模 新增支持使用PFS存储数据提交任务 2023年3月 序号 功能模块 功能描述 1 作业建模 新增新增支持从CCR镜像仓库拉取镜像提交作业建模任务, 点击了解 2 作业建模 新增支持BOS token的renew操作 3 作业建模 新增支持开放训练作业API,通过销售申请即可使用

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  • 快速入门 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    开启后系统将自动调度任务到支持RDMA的节点上 设置数据。 根据关联文件系统填写挂载路径。 高级配置。 如果您需要,可开启Tensorboard功能,开启后需要指定日志读取路径。 该路径需要与代码中的Tensorboard日志路径保持一致,否则Tensorboard无法获取数据。 确认参数,然后单击提交,即可完成任务创建。 第四步:查看监控。

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  • 创建任务 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    资源配置 参数 说明 副本数 设置训练任务副本数 GPU类型 选择GPU类型 每副本GPU数 您可以根据当前可用GPU卡数来设置每副本GPU卡数 RDMA 开启后系统将自动调度任务到支持RDMA的节点上 设置数据 参数 说明 存储类型 可选择“本地盘”或“PFS” 关联文件系统 默认关联PFS实例或使用指定本地盘路径 挂载路径 指定PFS挂载路径或者本地盘挂载路径 高级配置 参数 说明 Tensorboard

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  • [AI行业案例]-4秒完成人证信息比对审核 百度大脑助时代云英打造人脸实名认证平台

    用户使用流程如下: 1:用户身份智能认证 STEP1 用户上传身份证正反面照片 STEP2 用户录制实时身份验证视频 STEP3 系统通过OCR身份证识别、活体检测、人脸识别私有化部署技术对用户姓名、身份证号和现场采集的人脸图像与权威数据进行比对,核验用户身份 2:后台认证工单清单 3:后台服务请求清单 4:后台工单流量监控 落地情况 时代云英的实名认证系统前端设计为不同的产品形态,以满足移动端及

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  • 概览 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    4、API接口 人脸采集后,仅是在前端设备上拿到人脸图片,实际的权威数据人脸实名认证、1:1人脸识别、1:N人脸搜索识别仍要通过API调用实现。

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  • 【旅行规划专家】如何实现 千帆社区

    同时,定期更新应用的数据和算法,适应旅游市场的变化和用户的新需求。 结论 旅游规列专家通过高度定制的旅行建议和动态信息更新,极大地丰富了用户的旅行体验。该应用不仅提升了用户规划旅行的效率,也提高了旅行的质量和满意度。通过持续的技术优化和内容更新,旅游规划专家将继续为旅行者提供价值和便利。

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  • 新建Pytorch任务 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    9.完成数据相关信息配置: 设置数据:当前同时支持数据集和持久卷声明。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。 11.完成任务类型相关信息配置: 选择框架:选择“ PyTorchJob ” 。 训练方式:指定训练方式为“单机”或“分布式”。

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