智惠上云节 年末感恩回馈
c4 云服务器计算型 c4 企业级实例，配套高性能网络，CPU内存配比1:2，数据分析、批量计算等高计算需求场景适用。
云原生数据库 GaiaDB 的核心技术演进和解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
随着越来越多的企业将业务搬迁至云端，网络、计算和存储资源的弹性伸缩能力变得越来越重要。这些资源的弹性伸缩能力不仅可以帮助云上业务轻松应对业务尖峰，还可以大大降低资源闲置浪费，使得每一分资源都得到充分利用。作为核心基础设施之一，数据库在极致弹性和扩展性方面也进行了多种探索，例如数据的水平分片和分布式化改造。
基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区
EDAP 通过批处理或者流处理的计算，将数据湖的数据(结构化、半结构化和非结构化)的数据进行处理。 数据处理大致包括 数据样本准备(loader)、数据预处理(splitter)和特征工程(embedding)等，最后将数据处理结果作为大模型的输入。 接着再通过实时问答的形式，能够基于大模型做一些问答、汇总等能力的展现。
基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区
EDAP 通过批处理或者流处理的计算，将数据湖的数据(结构化、半结构化和非结构化)的数据进行处理。 数据处理大致包括 数据样本准备(loader)、数据预处理(splitter)和特征工程(embedding)等，最后将数据处理结果作为大模型的输入。 接着再通过实时问答的形式，能够基于大模型做一些问答、汇总等能力的展现。
部署与迁移服务工作说明书 - 服务与支持 | 百度智能云文档
容器化技术部署Docker/ Kubernetes 百度智能云服务器BCC官方系统镜像：CentOS、Ubuntu Docker LTS版本 K8S LTS版本 docker服务正常运行 container可正常访问公网、对外提供服务 K8s集群基础组件运行正常 适用于需要部署、管理、扩展分布式应用程序的场景，比如云计算、微服务架构等。
混合云帮助手册 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
在Baidu Comate中使用混合云方案，可以带来以下几方面的优势： 数据安全和隐私：代码助手可以在私有云中处理和存储代码、知识库等敏感数据，确保数据隐私和安全，同时利用公共云的计算能力进行复杂的代码分析和机器学习模型训练。 高效资源利用：混合云架构允许智能代码助手在需要时动态扩展计算资源，利用公共云资源进行计算密集型推理任务，而日常的小规模操作则在本地完成。
SFT调优之旅（一） 千帆社区
期间会伴有模型泛化能力的提高，可以更好的处理之前没有见过的数据。 当然这些都是建立在微调时给定的数据集是准确，充足的情况，因此当你发现微调过后，模型似乎变蠢了，可能就有微调数据集的一些原因。
硬件相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
硬件接口调整，可能需要软核调整，需要做定制开发 7.FZ3B 预留的44pin连接器里面的bank 26/44 io口有做等长处理吗 对内和对间都做了等长处理 8.FZ3风扇控制PWM信号与转速是什么关系，比如占空比或频率 PWM信号频率是200MHz，低电平时间长，风速快 9.计算盒子和计算卡有什么差别吗 有没有外壳的差别，有些计算盒不带风扇，属于被动散热，计算卡都是主动散热，计算盒可直接用于项目部署
全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（完结） 千帆社区
大多数GPT模型（尽管有不同的变化）都使用这种架构。如果你跟着文章读到这里，这部分应该相对容易理解。使用框图表示法，这就是GPT架构的高级示意图： 此时，除了“GPT Transformer块”，其他模块我们都已详细讨论过。这里的+号只是表示两个向量相加（这意味着两个嵌入必须同样大小）。来看一下这个GPT Transformer块： 就是这样。
大模型应用（一）不光能聊天！看看大模型都能干什么，AI时代感扑面而来。 千帆社区
一种方法是利用自己的数据对模型进行微调，这种对于情感类数据较为有效。比如一个情感助手，在对话中扮演一个小姐姐的角色，你可以用小姐姐的文本来训练模型该如何回复。 另一种是推荐类的数据，可以用向量库的方式接入模型。比如新闻类数据，用户对话新闻助手 给我推荐三条时下热门新闻 。这种情况下可以先利用大模型的embedding能力，在向量库中先一轮召回一定数目的新闻，再调用大模型进行语义处理。
