创建方式 - 千帆AppBuilder-产品文档
创建方式 概述 百度智能云千帆AppBuilder（以下简称为AppBuilder）是一款基于AI大模型的应用开发平台，提供预置应用框架的 零代码创建能力 、 低代码创建能力 和 高代码开发能力 ，基于自主规划Agent实现零代码创建能力，基于工作流Agent实现低代码创建能力，基于上述两种Agent的API/SDK实现高代码开发能力。
开发者指南 - 媒体内容审核VCR | 百度智能云文档
如果工程中有其他框架实现，例如 log4j ，也可以用来替代logback。 默认日志 如果使用默认的logback，需要配置logback.xml到classpath中。不做配置时，日志级别默认为DEBUG。 <configuration> <property name="LOG_HOME" value=".
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区
Prompt工程师需要熟练掌握自然语言处理（NLP）的基础知识，包括库和框架、Python编程语言、生成人工智能模型，并为开源项目做出贡献。成功的提示往往依赖于“一次性”或“少量”学习的实践。这是指通常通过包括输入和输出对来包括模型的期望行为的一个或多个示例。这不是在模型被永久改变的意义上的学习，而是在示例更好地调节模型，使其仅对当前推理做出所需的响应。使用没有示例的提示有时被称为“零样本”学习。
千帆大模型沉浸式开箱之大模型训练完整历程 千帆社区
传统的简单流程基本是，自己编写人工智能相关算法或者使用开源的人工智能算法或者框架进行二次开发，这只是开始，接着就是训练，大模型训练最重要的就是数据，外界一直说：数据是人工智能时代的石油。想要训练出来的模型足够优秀，就需要投喂大量的相关数据。所以这就到了关键的一步，数据收集，然后对收集到的数据进行数据处理，比如数据清洗，数据过滤，去重等等，接着进行数据标注，最后才是训练。
009-Python算法组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Paddle算法 PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning）是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。 Paddle 算法组件：利用 PaddlePaddle 库写自定义 python 代码，完成各类深度学习任务。
微服务管理 - 云原生微服务应用平台CNAP | 百度智能云文档
应用日志注入调用链信息 对于Spring Cloud应用，将调用链信息注入日志依赖SLF4J的MDC（Mapped Diagnostic Contexts）功能，因此用户需要在应用中使用SLF4J集成日志框架。使用SLF4J后，用户需要手动在日志的配置文件中进行调用链信息的关联配置。
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。
快速部署Swift微调大语言模型 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
模型评测 swift的评测模块基于 评测框架EvalScope ，以及 Open-Compass ， 并进行了高级封装以支持各类模型的评测需求。首次评测时， 如果swift未检测到本地数据集，会从modelscope下载。 使用脚本评测 LLM评测可针对原始模型和微调权重进行。
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
另外一种路径是先搭建一套分布式框架，然后在其中填充数据库逻辑。OceanBase 和 TiDB 就是其中两个比较典型的产品。它们将事务的子系统和锁的子系统拆分为单独的模块。计算层通过与这些模块交互，可让多个节点均支持写请求。然后由统一的新事务 + 锁中心节点来进行仲裁。这样，对需要较多计算资源的写负载场景会有较好的提升。
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