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百度智能云千帆AI加速器-第3期线上加速营免费大模型案例课程 大模型精调 最佳实践与经验分享 * 人已报名 2024.07.16 开营 免费报名 学习指南 免费代金券领取 课程介绍 对大模型进行精调是优化大模型输出效果的关键步骤，可以有效利用基座大模型的性能，减少训练时间，降低训练难度。
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aid=409501588&bvid=BV1eG411Y7ha&cid=1362222816&p=1 scrolling= no border= 0 frameborder= no framespacing= 0 allowfullscreen= true > </iframe> 评论 相关推荐 直播 | 从0-1教你搭建AI原生应用，《大模型应用实践
2023云智峰会｜数智金融峰会
峰会亮点 HIGHLIGHTS 数智金融论道 分享如何通过可控技术底座和技术应用创新等方式，及最新的ChatGPT等最新技术，加速推进金融产业数字化转型、智能化升级 重磅嘉宾齐聚 行业权威专家、知名经济学者共同解读最新政策趋势，探讨新时期、新变化、新发展下，金融业的机遇与挑战 新华财经合作 联合国家级金融信息平台新华财经，以产学研用多角度观点交流，以金融助力实体经济，加速产业高质量发展 构建云智基座
【科普】智能云千帆 AppBuilder 服务 千帆社区
这样的应用在钢铁产业中尤为重要，尤其是在面对产量不足等挑战时。 感知任务指令 ：系统能够理解和识别生产中的各种任务指令，例如钢产量不足的情况。 任务分解 ：基于工具级的任务分解能力，系统可以将复杂的生产任务细化成更小、更具体的操作步骤。 多任务自动执行 ：系统不仅分解任务，还能够同时自动执行多个任务，如调整生产流程、排产计划等。
设备厂商使用说明 - 函谷物联安全系统HISK | 百度智能云文档
challenge_len U16 in 输入的挑战码的长度 extra U8 * in 存放输入的额外数据的起始地址，可以为null extra_length U16 * in 输入的额外数据的长度，可以为0 sig_encode_type const U8 in 签名的编码格式，目前仅支持base64格式类型（0x00） data U8 * in/out 入参为存放输出的数据buf起始地址，出参时
创建DPO任务 - ModelBuilder
当数据集过⼤或质量不⾼，可以利⽤⽋采样（采样率⼩于1）来缩减训练数据的⼤⼩；当数据集过⼩或质量较⾼，可以利⽤过采样（采样率⼤于1）来增加训练数据的⼤⼩，数值越⼤训练时对该部分数据的关注度越⾼，但 训练时⻓及费⽤越⾼ ，推荐过采样率范围为[1-5]。 数据拆分比例 ：您可以选择对上面已选择的数据集进行拆分作为测试集，或者指定数据作为测试集。
产品规格 - 存储网关BSG | 百度智能云文档
本地型存储网关的性能取决于您本地计算集群的性能表现，若您本地计算集群的计算、网络性能较高，且缓存空间较大，则本地型 BSG 拥有更高的性能表现。
功能更新记录 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
首页新增首次访问引导 支持导入组织架构 新增 API 接口，支持应用角色相关的控制 私有部署版本支持平台级别后端自定义签名插件 修复：页面资源权限问题 2021-03 支持 Redis 集群模式 支持日志输出到控制台 性能优化 应用内支持创建应用级别角色
概览 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
合作邮件：ai#baidu.com（ #替换成@符号 ） 开发板选择（Android） 推荐使用RK3399，推荐硬件厂商及型号 Firefly AIO-3399J， [产品规格介绍] ， [固件支持] ， [联系Firefly] ，联系电话：4001511533 机器选择（Windows） 系统：Windows 7、Windows 10系统的设备 处理器：推荐Intel i3及以上 内存：4.00
安装与部署 - Baidu Palo/Doris 使用文档
通常我们建议 10 ~ 100 台左右的机器，来充分发挥 PALO 的性能（其中 3 台部署 FE（HA），剩余的部署 BE） 当然，PALO的性能与节点数量及配置正相关。在最少4台机器（一台 FE，三台 BE，其中一台 BE 混部一个 Observer FE 提供元数据备份），以及较低配置的情况下，依然可以平稳的运行 PALO。
