self ) : #设置你要查询的部署集id deploy_set_id = 'your-choose-deploy-set-id' self . client . get_flavor ( deploy_set_id = deploy_set_id ) 删除指定的部署集 使用以下代码删除用户自己的指定的部署集 def delete_image ( self ) : #待删除部署集ID deploy_set_id
self ) : #设置你要查询的部署集id deploy_set_id = 'your-choose-deploy-set-id' self . client . get_flavor ( deploy_set_id = deploy_set_id ) 删除指定的部署集 使用以下代码删除用户自己的指定的部署集 def delete_image ( self ) : #待删除部署集ID deploy_set_id
这样,您就可以高效及时地打通全部 DRCDN API 接口功能。 该使用方式可用于所有产品,除了 DRCDN,您在集成其他产品的 API 接口时,也可以采用此方式。 二、推荐使用方式的示例说明 1、安装 SDK 工具包 详见: 安装 SDK 工具包 2、典型示例 以接口 统计接口 为例 1)请求的示例代码 <?
请求结构 GET /v2/vm/instance/deployset/list HTTP/1.1 Host: bec.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 请求参数 无 响应头域 除公共头域外,无其它特殊头域。
全量开通 百度智能云千帆社区 2023.10.25 51398 17 30 【有奖征集】寻找游戏“大模王” 百度智能云千帆社区 2023.11.09 39359 17 8 千帆Q&A|企业级RAG与工作流Agent答疑专场 AppBuilder 1月10日 1093 0 0 热心市民周先生 关注 已关注 相关文章 发布自己的 vscode 大模型问答插件,vue+nodejs 接入文心一言
张三的余额减少1000 update account set money = money - 1000 where name = '张三'; -- 3.
以LORA为例,PEFT模型的使用非常方便,只需要按照原本的方式实例化模型,然后设置一下LORA的config,调用一下get_peft_model方法,就获得了在原模型基础上的PEFT模型,对于LORA策略来讲,就是在某些参数矩阵W的基础上增加了矩阵分解的旁支。在下面的例子中,选择了attention中的q和v的部分做LORA。
使用vLLM加速大模型推理 vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署。 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署vLLM。
在 PegaDB2.0 中对 L0 层和 L1 层的 SST 不设置压缩,因为这两层数据量较少,压缩这些层级的数据并不能减少很多磁盘空间, 但是 可以通过不压缩这些层级的数据来节省 CPU。每个 L0 到 L1 的Compaction 都需要访问 L1 中的所有文件,另外,范围扫描不能使用 Bloom Filter,需要查找 L0 中的所有文件。
通过add_new_action_handle接口注册 media.play 的接收回调函数,在函数内解析处url进行播放。