文生文(含变量--预置prompt) 选择 去优化 在线优化本条prompt;选择 去测试 在线验证本prompt的测试效果。 文生图(不含变量--预置prompt) 选择 去测试 在线验证本prompt的测试效果。 所有类型Prompt模板均自动生成接口地址,可以被业务方调用,预置的Prompt模板还可支持保存至自制模板,您可以在此模板基础上进行自定义编辑。
在比赛过程中,我自己保留了一份测试集(大约500条数据), 每当模型训练完成并部署后,都会在测试集上评估效果,通过统计模型生成结果的字数条件满足情况来判断模型效果。 3.2 数据规模很重要 从自己的参赛经历来看,数据规模非常重要,数据规模越大,模型的效果越好。
配置用户绑定关系,并测试单点登录。切换页签到 绑定关系 ,配置IDaaS用户和下游应用的绑定关系,回到 基本信息 页签,测试单点登录。 5.(可选)配置用户信息同步,将IDaaS用户同步到下游应用,需要下游应用支持SCIM2.0协议,具体配置请参考 配置账号信息同步
根据实际测试,抖音转播的直播伴侣,官方暂不支持第三方推流,抖音直播伴侣客户端(仅支持win系统)的输入源,可以识别obs的流,通过obs录屏转推。
4.6 测试 至此我们已经完成所有的配置操作,我们来测试以下数据流向是否为: 物理设备 --> IoT Core --> 规则引擎 --> 用户 Kafka 。 这里我们还是通过 MQTT 模拟器 MQTT.fx 来进行演示,使用教程参考: 使用 MQTT 模拟器连接及收发消息 。 点击 kafka 主题,看到监控确实有数据写入,配置成功!
通过浏览器验证 本案例当中的AI推断服务提供了web操作界面,所以可以通过web界面上传上述测试图片。打开浏览器,访问: http://[边缘节点IP地址]:8088/ 。如果能够打开界面,表示边缘推断服务正常启动。此时上传测试图片,推断服务将自动给出推断结果,如下图所示,在置信度为80%时,识别出图片当中有3个人,1条狗,置信度可用户自定义修改。
text&text1=测试&text10=test 的CanonicalQueryString 提取URL中的Query String,得到 text&text1=测试&text10=test 。 根据 & 对Query String进行拆分,得到 text 、 text1=测试 、 text10=test 三项。 对拆分的每一项进行编码。
上传数据到BOS 登录管理控制台,进入BOS产品界面,创建bucket并上传测试文件: 测试文件的内容如下: 编辑BSC 作业 创建BOS Source 进入BSC编辑作业界面,创建bos source table, sql代码如下 CREATE table source_table_bos( stringtype STRING, longtype LONG ) with( type = '
我们选择百度基于 ERNIE-Bot 4.0 自研的代码解释器 这样我们的小助手就创建完了,接着我们来测试一下它到底好不好使。 在测试之前我们需要上传一篇作文 上传完成之后,我们在输入框输入以下内容进行测试: 请从主题是否明确、内容是否丰富、逻辑清晰度、创意和新颖性、深度和见解等多个角度来给上传的文件打个分,0-100分,并给出理由。 来看一下小助手是怎么说的。 它到底是怎么做到的呢?
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