鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权,具体鉴权认证机制参考 HTTP调用鉴权说明 。
模型训练Trainer使用说明 功能介绍 千帆ModelBuilder Python SDK支持调用Trainer相关API,支持对数据集进行自定义训练。本文使用千帆ModelBuilder SFT语言大模型为例介绍。 注意事项 调用本文API,需使用安全认证AK/SK鉴权,调用流程及鉴权介绍详见 SDK安装及使用流程 。
鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权,具体鉴权认证机制参考 HTTP调用鉴权说明 。 请求结构 Bash POST /v2/promptTemplates?
鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权,具体鉴权认证机制参考 HTTP调用鉴权说明 。 请求结构 Bash POST /v2/promptTemplates?
鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权,具体鉴权认证机制参考 HTTP调用鉴权说明 。
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P-Tuning修改了输入嵌入,而LoRA修改了每层的隐藏状态。 P-Tuning和LoRA保留了预训练的模型权重,而有监督微调则更新了全部参数。 与有监督的微调相比,P-Tuning和LoRA的内存要求更低,训练吞吐量更高。 LoRA没有额外的推理延迟,而P-Tuning和有监督微调可能有。 这些方法各自优缺点是: P-Tuning和LoRA比有监督微调更有效率,成本也更低。
可是实际上,我只是顶多暂时记住了成语的读音和字形,成语一般是十分简洁而抽象,背后一般隐藏着一个典故或者不那么直接的含义,在不了解成语的深层含义的情况下,我会很快的忘掉这个成语或者是在错误的场景下误用这个成语。 构思: 我希望可以为现在的小朋友们提供一点点帮助,以求不要在应试教育框架下忽略了成语学习的更佳方法。
material字段 touchable version 8 是否可点击(1:可点击;0:不可点击)(number 类型) sample: "visible":0 type version 8 当前节点类型(string 类型) sample: "type":"SkyBox" visible version 8 是否显示(1:显示;0: 隐藏
鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权,具体鉴权认证机制参考 HTTP调用鉴权说明 。 请求结构 Bash POST /v2/promptTemplates?