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  • 安装与部署 - Baidu Palo/Doris 使用文档

    通常我们建议 10 ~ 100 台左右的机器,来充分发挥 PALO 的性能(其中 3 台部署 FE(HA),剩余的部署 BE) 当然,PALO的性能与节点数量及配置正相关。在最少4台机器(一台 FE,三台 BE,其中一台 BE 混部一个 Observer FE 提供元数据备份),以及较低配置的情况下,依然可以平稳的运行 PALO。

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  • 创建服务 - ModelBuilder

    host;x-bce-date/d06b075b2a963f381e6xxxxxx' \ --header 'x-bce-date: 2023-10-11T11:45:35Z' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ description : , modelVersionId : 428, name : api测试

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  • 边缘容器类 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    边缘容器类 BEC边缘容器功能是怎么使用? 用户可以在BEC控制台新建边缘容器应用。支持自定义备注容器应用名称、选择节点、配置存储卷、配置容器镜像等等,配置成功后即可使用边缘容器。 BEC容器应用、部署、容器组和容器是什么关系? 边缘应用可以包含多个部署。每个节点对应一个部署,每个部署中可以包含多个容器组,每个容器组中可以包含多个容器。 具体的对应关系可以参照下图。

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  • 基础资源 - 客悦智能客服企业版 | 百度智能云文档

    例如上图中,如果将租车术语的词库ID配置一个问答“租车保险怎么办理?”,配置模板为“[$rent_car]怎么办理?”那么当用户表述交强险怎么办理时,同样也会命中该问答。

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  • 已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了,为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练? 千帆社区

    热心市民周先生 2023.09.04 14399 2 0 【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 (模型微调篇) 百度智能云千帆社区 2023.08.28 13312 2 0 冰与火之歌113 关注 已关注 相关文章 需要训练一个100亿参数量的模型,怎么预估所需要的计算资源? 千帆大模型平台的强化学习机制是怎样的? 大模型有没有反编译能力?

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  • 已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了,为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练? 千帆社区

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  • Agent 入门--初探人工智能中的“Agent” 千帆社区

    为了提高其性能和准确性,你可以使用机器学习技术来训练和优化它。例如,你可以使用强化学习来训练一个下单策略,使得Agent能够根据历史数据自动选择菜品和下单。 测试和部署--在实现上述功能后,你需要进行详细的测试,以确保Agent的稳定性和安全性。一旦你满意,你可以将其部署到实际环境中,以便日常使用。 持续优化和改进--定期审查Agent的表现,依反馈及数据持续进行调试与改良。

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  • 百度智能云千帆AppBuilder升级!企业级RAG发布,组件广场开放! | 百度智能云

    打通HCG灵医大模型:问答模型、工作流大模型节点,支持选择灵医大模型,助力构建更专业的医疗健康智能体 · 新增Turbo、Lite模型:提供多种尺寸的模型,支持用户灵活按场景选择最佳效果、性能搭配方案 · 思考/问答模型丰富调优:支持配置最大反思次数和参考对话轮数,提高相应速度及模型效果 · 新增组件描述:自定义组件描述,降低应用调试操作复杂性并提升在不同场景下的fc效果表现 工作流提升:搭建灵活性提升

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