Python示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
configs/detection/yolov3/image.json Python接口 总体介绍 Python接口是对1.8.0预测库的python封装，方便在python中导入和使用预测库，进而完成模型部署。
文心一言云服务及相关产品
一般推理：根据用户提供的信息或问题，自动进行逻辑推理和判断，并给出合理的答案或建议，比如数学题、谜语、道德问题等。 其他：可以应用于其他领域和场景，比如教育、娱乐、社交、医疗等。 icon_down_arrow 02. 文心一言与百度智能云千帆大模型平台的关系是什么？ icon_down_arrow 03. 使用百度智能云千帆进行定制微调，具体使用流程是什么？
升级相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
2.EdgeBoard软核更新了sample，螺丝螺母那个检测的框子好像错乱了 1.4.0版本以下需要将系统镜像，驱动和预测库统一更新下，1.5.1及以上版本下载软件升级包，执行内部升级脚本后重启
不要怪大模型回答质量不行了，那是你不会问~ 千帆社区
Gemini：也是比较出名的，主要特点是有多模态的能力，具备处理文本数据的能力，还能够处理多模态输入，包括图像、视频、音频等 国内的大模型： 文心一言：百度推出的大模型，基于飞桨深度学习平台的生成式模型，专注于中文自然语言处理、知识图谱等应用场景。 通义千问：阿里巴巴研发的大模型。具有高效的中文理解和生成能力，同时支持多语言和多模态任务。
AppBuilder低代码体验：构建雅思大作文组件 千帆社区
下面是生成问题和答案的具体要求： 问题不可脱离文本，符合常见的中文语言习惯，问题应该适当总结文本或变换文本描述，使问题语言风格贴近人类，而不是对文本内容的重复叙述； 问题的答案能够通过输入文本中的信息回答，且需要保证文本的主题、关键信息都在答案中； 文本的非关键信息、非主题信息不要生成问题，空洞、无主题、语言混乱无逻辑的文本不要生成问题。
千帆大模型服务与开发平台ModelBuilder
支持部署调用 在线体验 API文档 专用版 ERNIE Functions 百度 文本生成 百度自研的垂直场景大语言模型，适合对话问答中的外部工具使用和业务函数调用场景，结构化回答合成能力更强、输出格式更稳定，推理性能更优。 百度自研的垂直场景大语言模型，适合对话问答中的外部工具使用和业务函数调用场景，结构化回答合成能力更强、输出格式更稳定，推理性能更优。
【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 （模型微调篇） 千帆社区
这些方法各自优缺点是： P-Tuning和LoRA比有监督微调更有效率,成本也更低。它们还可以避免灾难性遗忘，并且可以很容易地与原始预训练模型一起部署。 在一些需要更多适应性的任务或领域，有监督微调可以达到比P-Tuning和LoRA更高的性能。它还可以利用现有的框架和工具对大语言模型进行微调。 P-Tuning可能难以处理困难的序列标记任务或需要复杂推理的任务。
iOCR自定义平台部署 - 文字识别OCR
容易和 install 混淆，在使用时请注意。
FZ5C硬件说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
受潮、发霉或腐蚀 4、受撞击、挤压、摔落、刮伤等非产品本身质量问题引起的故障和损坏 5、擅自改造硬件、错误上电、错误操作造成的故障和损坏 6、由不可抗拒自然因素引起的故障和损坏 产品返修： 用户在使用过程中由于产品故障、损坏或其他异常现象，在寄回维修之前，请先致电米尔科技客服部，与工程师进行沟通以确认问题，避免故障判断错误造成不必要的运费损失及周期的耽误。
文生文SFT最佳实践 - ModelBuilder
在以上的通用与垂直场景中，SFT能做到： 任务特定性能提升 ：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而，它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行SFT，模型可以进一步学习任务相关的特征和模式，从而提高性能。 提高领域适应性 ：预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。
