文档接口 - 文档服务DOC | 百度智能云文档
如果传递了format、targetType、notification、access中任意一项参数，必须同时传递title参数 否 format String 文档格式，有效值：doc、docx、ppt、pptx、xls、xlsx、vsd、pot、pps、rtf、wps、et、dps、pdf、txt、epub 否 targetType String 转码结果类型：h5、image，默认值为h5（目前暂不支持
媒资AI审核完成 - 音视频点播VOD_视频点播_ 视频转码_视频上传
regulationInput : { presetId : eiymw6v6r2ryuabu114g } , regulationOutput : { id : eiymw6v6r2ryuabu114g , results : [ { type : sexual_porn , items : [ { subType : behavior , target
自定义服务自动扩缩容 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
d+) target_label: __address__ replacement: $1:$2 action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] separator: ; action: replace target_label: kubernetes_namespace - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name
多协议管理 - 服务网格CSM | 百度智能云文档
v1 kind: Service metadata: name: dubbo-sample-provider spec: selector: app: dubbo-sample-provider ports: - name: tcp-metaprotocol-dubbo protocol: TCP port: 20880 targetPort: 20880 工作负载如下所示： 在CSM/Istio
实时语音翻译 - 机器翻译 - 文档
内部服务错误 41015 Open api concurrency limit reached! 用户并发数超限 41017 Open api usage limit reached!
baetyl-remote-object - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
镜像地址：baetyltech/remote-object:v2.1.0 配置说明 baetyl-remote-object 的全量配置文件如下，并对配置字段做了相应解释： clients : # 客户端配置 - name : # 客户端名称，[必须]指定，rules 中配置的 target 的 client 必须从这里配置的客户端列表中选取 kind : # 支持上传的对象存储服务类型，目前可支持
边缘转发RTSP视频流 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
若边缘上报rtsp使用密码鉴权，推流地址格式为示例： rtsp://username:password@ip:port/channels 若边缘上报rtsp使用证书鉴权，需要在certs字段下配置映射到容器内的证书地址，并在下面 rules-target-tls 指定证书的 name 。
导入知识库 - 千帆AppBuilder-产品文档
regex": "正则表达式", // "targetLength": 333, // "overlapRate": 0.09 // } }, "knowledgeAugmentation": { "choices": ["faq"], # faq，spokenQuery
训练性能监控 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
metrics_path regex: (.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_host_ip] action: replace target_label: host_ip regex: (.+) - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_node_name] action: replace target_label
大模型训练——PEFT与LORA介绍 千帆社区
这里把关键语句列出如下： 找目标层： # 其中的target_modules在上面的例子中就是 q_proj ， v_proj # 这一步就是找到模型的各个组件中，名字里带 q_proj ， v_proj 的 target_module_found = re.fullmatch(self.peft_config.target_modules, key) 然后对于每一个找到的目标层，创建一个新的lora
