Qianfan-Chinese-Llama-2-1.3B - ModelBuilder
Qianfan-Chinese-Llama-2-1.3B Qianfan-Chinese-Llama-2-1.3B是由千帆ModelBuilder团队基于Llama2架构开发的13亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练，支持中英双语，上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口，发起一次对话请求。
618云上爆款返场 云服务器低至38元/年 AI智能1元起
24核48G，2核8G/4核16G/8核32G/16核64G/24核96G/32核128G，1核1G/2核2G/4核4G/8核8G/16核16G，2核16G/4核32G/8核64G/16核128G/24核192G/32核256G ；4核及以下规格续费优惠为6个月3折，1年3折；4核（不含）以上规格续费优惠为6个月4折，1年4折；续费其他规格需前往【控制台-续费管理】，按官网续费优惠刊例价执行； 4
1.8.2版本 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
PaddleClas Release/static PaddleDetection Release/0.5 软核 下载 硬件版本 软核升级包 FZ3A FZ3A_install_1.8.2 FZ3B FZ3B_install_1.8.2 FZ5C FZ5C_install_1.8.2 FZ5D FZ5D_install_1.8.2 FZ9D FZ9D_install_1.8.2 说明 FZ5D_install
TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
h_conv2 , ksize = [ 1 , 2 , 2 , 1 ] , strides = [ 1 , 2 , 2 , 1 ] , padding = 'SAME' ) # reshape tensor into a batch of vectors h_pool2_flat = tf . reshape ( h_pool2 , [ - 1 , 7 * 7 * 64 ] ) # Densely
附录1 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
资源id region Region 资源所在region TagResource 参数名称 类型 描述 tagKey String 标签的键 tagValue String 标签的值 resources List< Resource > 标签下的资源列表 状态编码定义 ResourceType 编码 描述 BBC 物理服务器 BCC 云服务器 BLB 负载均衡 BOS 对象存储 CDN
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.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。
1.8.1版本 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
注意： 1、在使用烧写工具时，要关闭其他可能竞争 SD卡的软件，比如虚拟机，虚拟机与烧写软件同时打开时，双方都会互相产生竞争影响。 2、在windows系统下进行系统烧写时，若有提示格式化的弹窗出现，只要关掉弹窗即可，无需格式化。
1.5.1版本 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
paddlepaddle <=1.8.5 软核下载 硬件版本 软核升级包 FZ3A FZ3A_install_1.5.1 FZ3B FZ3B_install_1.5.1 FZ5C FZ5C_install_1.5.1 FZ5D FZ5D_install_1.5.1 FZ9D FZ9D_install_1.5.2 FZ5A（已停售） FZ5A_install_1.5.1 FZ5B（已停售
Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
init__ ( ) self . conv1 = nn . Conv2d ( 1 , 10 , kernel_size = 5 ) self . conv2 = nn . Conv2d ( 10 , 20 , kernel_size = 5 ) self . conv2_drop = nn . Dropout2d ( ) self . fc1 = nn .
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。
