创建Post-pretrain任务 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
训练方式 训练方法 简单描述 全量更新 全量更新在训练过程中对大模型的全部参数进行更新 LoRA 在固定预训练大模型本身的参数的基础上，在保留自注意力模块中原始权重矩阵的基础上，对权重矩阵进行低秩分解，训练过程中只更新低秩部分的参数。 参数配置 部分重要参数如下，详细参数介绍可以在 操作界面 查看说明并自由配置。
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创建KTO任务 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
LoRA 策略中的秩 仅选择LoRA训练方法时设置， LoRA 策略中的秩（LoRA Rank），决定了微调过程中引入的低秩矩阵的复杂度。较小的秩可以减少参数数量，降低过拟合风险，但可能不足以捕捉任务所需的所有特征；较大的秩可能增强模型的表示能力，但会增加计算和存储负担。
详细了解六种微调方法（上） 千帆社区
用随机高斯分布初始化 A ，用 0 矩阵初始化 B ，保证训练的开始此旁路矩阵依然是 0 矩阵。 2.2效果 LORA 相比其它微调方法，增加参数量不会导致性能的下降。 性能上与全参数微调持平甚至超过。 2.3意义与遗留问题 基于大模型的内在低秩特性，增加旁路矩阵来模拟全参数微调，LoRA 将现在的各种大模型通过轻量微调变成各个不同领域的专业模型。
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了解详情 边缘视频监控 EVS 边缘视频监控（Edge Video Surveillance，简称EVS）依托百度智能云遍布全球的边缘节点、出色的视频处理技术和领先的AI能力，为摄像头、网络存储设备、智能终端、第三方视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理和AI分析等服务。
模型创建与管理 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
stillation） 模型压缩任务（Compression） 1.2 基于自定义导入创建 支持通过对象存储BOS导入HuggingFace格式模型，详见 HuggingFace格式模型导入 1.3 支持矩阵 各模型类型支持的创建方式如下： 模型类型 支持来源 文本生成 精调/蒸馏/
从互联网到云计算再到 AI 原生，百度智能云数据库的演进 | 百度智能云
AWS Aurora 提出来的 The log is the database 的理念，通过把大量的日志操作放到后台异步处理，实现了存储独立扩展和存储计算分离，从而解决了 MySQL 数据库单库的数据量不能太大的最大痛点。 而云原生数据库在存储层面实现了扩展的同时，又保留了计算层面的不变和兼容。这种兼容 + 扩展的能力，受到了客户的极大欢迎，一下子就让云原生数据库成为各个厂商的发展重点。
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数据安全 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
向量存储： 我们使用PGVector存储代码向量数据，该数据经过文件名混淆和路径混淆，并且存储的数据只有向量数据（一个1024维度的矩阵）。只有开发者本地才可以对此数据进行解密，即将向量数据映射为代码数据。 百度搜索： 当您通过 「#」选择网络搜索时，我们将调用百度搜索的API获取互联网上的实时信息。
