直播 | 从0-1教你搭建AI原生应用，《大模型应用实践》实训营来啦！ 千帆社区
个人开发者 对于大模型最前沿技术及范式有深度学习需求； 希望个人在AI领域有相应的知识提升（为后续就业等做准备）。 对大模型感兴趣的爱好者 希望学习但无从下手（本课程从应用角度出发，激发大模型使用创意）。 课程亮点 从工具出发，了解百度智能云千帆大模型平台超全「使用攻略」以及「大模型选择指南」。 从场景出发，百度智能云算法工程师“手把手”教授如何利用大模型构建适用于特定业务场景的应用。
【千帆大模型训练营】企业级 RAG 特性全解：保障生产环境问答零误差 直播回放 千帆社区
本节课程深度解析企业级RAG特点，包括离线解析、在线配置的功能效果、详解问数问表场景的配置选择技巧以及RAG与百度AI搜索组合使用的方式。通过实践展示RAG应用的高可用性如何推动大模型落地的最后一公里，构建高投入产出比的大模型应用！更多精彩，不容错过！ 全部课程排期查看请详戳 ！
模型加速整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
具体原理：针对目标芯片，对模型做深度优化压缩加速，加速后模型在推理速度、内存占用、体积大小等指标上表现更优。发布加速模型可能需要一段时间，同时会有微小的精度损失。发布完成后可通过性能报告对比具体加速效果。 使用流程 选择加速方式 结合选择的系统与芯片不同，分别为您提供不同的压缩方式。
模型加速整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
具体原理：针对目标芯片，对模型做深度优化压缩加速，加速后模型在推理速度、内存占用、体积大小等指标上表现更优。发布加速模型可能需要一段时间，同时会有微小的精度损失。发布完成后可通过性能报告对比具体加速效果。 使用流程 选择加速方式 结合选择的系统与芯片不同，分别为您提供不同的压缩方式。
快速入门 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost二分类 拖拽“XGBoost二分类“到画布中，在“参数配置”的“评估指标”中选择“aucpr （PR曲线下的面积），其他可保持默认配置或根据训练情况修改。在“字段设置”的“特征列”中选择v1-v28列和Amount列，“标签列”中选择“Class(int) 。 特征工程预测 拖拽“特征工程预测”组件，对测试集做相应处理。 预测组件 拖拽“预测组件”，用于模型预测。
EasyDL跨模态整体介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
当前EasyDL平台提供了1种模型定制能力： 图文匹配：定制图文匹配模型，对文本及图片信息进行深度理解，计算两者的匹配度 EasyDL平台后续将提供更多类型的跨模态模型定制能力。 产品优势 可视化操作 无需深度学习专业知识，通过模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作，最快15分钟即可获得一个高精度模型。 操作步骤 Step 1 创建模型 确定模型名称，记录希望模型实现的功能。
【AppBuilder】大模型输出字符串数组参数，以及优化提示词和输出参数描述 千帆社区
提示词优化 通过上面的验证和输出效果对比，可以得到大模型节点的提示词是支持{{参数名}}文本显示。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
可以选择手动标注或者ai自动标注 3.3 数据增强或者数据清洗 百度智能云也贴心的为我们提供了傻瓜式的数据增强和数据清洗服务，在数据处理模块里面： RLHF算法 我这次采用RLHF深度强化学习算法， RLHF是一种深度强化学习算法，全称为 Reinforcement Learning with Hierarchical Feedback 。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
可以选择手动标注或者ai自动标注 3.3 数据增强或者数据清洗 百度智能云也贴心的为我们提供了傻瓜式的数据增强和数据清洗服务，在数据处理模块里面： RLHF算法 我这次采用RLHF深度强化学习算法， RLHF是一种深度强化学习算法，全称为 Reinforcement Learning with Hierarchical Feedback 。
升级检查 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
修改集群设置提高分片数限制。
