TAIR性能怎么买  内容精选
  • 版本变更记录 对象存储(BOS)

    BCE CLI工具包 [2017-08-17] 版本号0.10.5 变更记录: 支持设置Bucket的默认存储类型; 优化sync性能。 BCE CLI工具包 [2017-07-20] 版本号0.10.4 变更记录:支持多配置。 BCE CLI工具包 [2017-06-29] 版本号0.10.3 变更记录: 支持图像审核服务和Android批量打包服务。

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  • AI Job Scheduler组件 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    AI Job Scheduler组件 AI Job Scheduler组件,包含关键指标总览、队列排队总览、集群/队列超限总览、Pod调度性能总览、任务调度性能总览和调度器调度阶段延迟总览。 前提条件 AI Job Scheduler版本 >= 1.7.9 已接入监控实例 需启用采集任务,具体参考文档: 接入监控实例并启用采集任务 使用方法 登录 百舸异构计算平台AIHC控制台 。

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  • Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术,单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大数据处理能力,同时提供和Pandas、Sklearn基本一致的易用接口。参考文档点击 这里 查看。 本文使用Blackhole中随机森林算法对希格斯玻色子的信号进行预测,并采用准确率评估指标对模型性能进行评估。

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  • 百度智能云千帆大模型平台初体验 千帆社区

    首先进入百度百度智能云官网 百度智能云千帆大模型 (baidu.com) 产品功能十分丰富 覆盖大模型全生命周期 更全面更全面 提供数据标注,模型训练与评估,推理服务与应用集成的全面功能服务 训练与推理性能大幅提升 更高效更高效 MLPerf榜单训练性能世界领先,千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升 快速应用编排与插件集成 更开放更开放 预置百度文心大模型与第三方大模型,支持插件与应用灵活编排

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  • 百度智能云千帆大模型平台初体验 千帆社区

    首先进入百度百度智能云官网 百度智能云千帆大模型 (baidu.com) 产品功能十分丰富 覆盖大模型全生命周期 更全面更全面 提供数据标注,模型训练与评估,推理服务与应用集成的全面功能服务 训练与推理性能大幅提升 更高效更高效 MLPerf榜单训练性能世界领先,千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升 快速应用编排与插件集成 更开放更开放 预置百度文心大模型与第三方大模型,支持插件与应用灵活编排

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  • 百度智能云千帆大模型平台_公有云 V1.4.4版本更新 千帆社区

    百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,2024年6月28日首次发布, 综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索,保障问答信息时效 ,模型接口文档: https://dwz.cn/7P2IOvwR ERNIE AppBuilder系列模型发布的新版本,新增ERNIE-Lite-Appbuilder-8K专用版模型及预置服务,相较于ERNIE-Speed-Appbuilder模型服务 性能表现更优

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  • AI Job Scheduler组件 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    AI Job Scheduler组件 AI Job Scheduler组件,包含关键指标总览、队列排队总览、集群/队列超限总览、Pod调度性能总览、任务调度性能总览、调度器调度阶段延迟总览。 前提条件 已安装CCE AI Job Scheduler组件且版本 >= 1.7.9 已接入监控实例 需启用采集任务,具体参考文档: 接入监控实例并启用采集任务 使用方法 登录 容器引擎CCE控制台 。

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  • 数据流动(标准型、增强型和极速型) - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档

    无论是导入(将BOS数据导入到PFS)还是导出(将PFS数据导出到BOS),数据传输速率均与“PFS实例性能、BOS带宽、文件大小 有关。其中: PFS实例性能随购买容量线性扩展。详见: 产品规格 。 BOS带宽:BOS 对单 Bucket 设置的内网带宽阈值为 50 Gbit/s (约6GBps)。详见: BOS使用限制 。

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  • [AI行业案例]-EasyDL物体检测实现公共空间能效管理

    对比旧的产品模型,EasyDL模型在同样场景下的识别精度提高了17%,显著提升空间传感器物体识别的精准度,减少对终端设备(空调,灯光,新风等)的性能要求。目前,公共开放空间综合识别率达到91%,内存需求也缩减到1G以内。 在客户部署系统完成后,极大降低了保安、保洁和物业人员巡检的次数。对比以前,现在他们已经完全不需要干预空调,照明,新风等公共设备。

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  • SFT_大模型微调_大模型优化_大模型评估千帆社区

    在对标记的数据集上可以获得更好的性能。 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 SFT 4 5 赞过 1 评论 5444 看过 neo 为什么SFT后LLM的性能变得更好了?

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