由 确认信息 步骤中确认的cprom访问TOKEN构成,填入的时候将访问TOKEN前缀的 Bearer 去掉,只填后面字符串 remoteWriteHeaders: 由 确认信息 步骤中确认的cprom实例ID构成,格式为 InstanceId: 加上cprom实例ID 2、部署 登录master机器或把kubeconfig拷贝到本地~/.kube/config 然后执行以下部署命令 #创建ns
操作步骤: 在盒子的后台进入【设备管理】; 点击具体通道的「配置技能」,进行技能配置; 选择具体分析的技能,并且进行参数配置,点击「保存」即可完成配置。 4.3 本地查看分析结果 用户可以实时预览技能分析效果和列表查看分析记录。
开启自助取数功能 Sugar BI 的自助取数功能可以帮助您将所需要的数据以 CSV 形式下载到本地,详见 自助取数 。 在私有部署中要使用该功能,您需要额外安装部署一套存储系统,用来存储自助取数所生成的 CSV 文件,并且在 Sugar BI 的平台环境变量中加入启用配置(Sugar BI 的 4.0.1 及之后版本才支持)。
BOS 2、网络设置功能优化,支持WI-FI功能(需硬件具备WIFI模块) 3、新增Http和Websocket管理接口 4、事件中心支持批量导出 V2.1 1、新增数据采集模块,采集方式支持图片采集,存储方式支持本地存储 2、新增支持上传视频文件进行AI分析 注意 :受系统稳定性优化的影响,软件版本不能从2.3.30 版本降到比2.3.30低版本,2.3.30之后的版本降级无影响 2.7 软件版本升级操作方法
请大家点击链接并加🌟: https://github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk Semantic Kernel Semantic-Kernel(以下简称SK),是微软开源的一个大模型轻量开发框架,它抽象出了大语言模型应用中主要的几大概念: Plugins/Skills:Function集合 Planner: 根据任务goal,skills等信息,生成任务计划 Memory: 保存历史任务状态数据
训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整快速集成 2. 支持在线调用的高并发请求及灵活的扩缩容策略,提高资源利用率 3. 支持查找云端模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入模型迭代的训练集,不断优化模型效果 本地服务器部署 1. 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持API和SDK两种集成方式 2.
由于大模型权重占用较大存储,只能选择 三个月内 训练的模型发起增量训练。 注意 :基础模型继承基准模型版本,所以当您选定基准模型后,基础模型及版本 不可变更 。 您也可以选择直接不使用增量训练,这样直接在基础模型上进行Post-pretrain。
数据标注 在数据总览页找到需要标注的数据集,点击 【查看与标注】 ,跳转至标注页面 在左侧标签栏下,点击 【添加标签】 创建数据集标签 分别输入需要创建的标签名称并点击 【确认】 添加数据标签 点击图片右下角红框内图标进入到数据标注界面 在当前图片下分别框选出图片中的目标物体并添加标签,点击 【保存当前图片】 或直接点击下一张图标,在保存标注结果后自动跳转至下一张。
当然也可以第一次登录后,把uid或用户名保存在端上,后面登录跳过用户获取uid的过程。
其中第一步耗时较长,实际应用中可以定时任务执行知识的向量化存储,这样就不用每次问答都重新进行向量化了,节约耗时。 像这样,在不进行模型增强、模型微调的情况下,采用本地知识库向量缓存检索是一种很好的知识补充方式。