选择「 LoRA 」训练方法,仅更新少量参数,能大幅降低计算量与内存占用,适配有限算力环境;同时,不修改预训练模型原始权重,可避免灾难性遗忘,在增强图像理解能力时保留模型多模态任务的原有性能,实现高效灵活的优化。 参数配置如下,基于前期重复实验数据,对关键参数进行了针对性优化调整(下文中做出解释),以提升模型在复杂图像场景下的整体表现。
关闭时,提高文件解析速度。 适用于需要模型在答复中以LaTex格式展示公式的场景。 文档公式解析的开启依赖版面分析开启。 (2)切片策略: 解析策略配置模块解释如下: 配置方法 解释 适用场景 默认切分 根据文档自动设置切分规则 适合具备简单结构的文本,如论文、新闻等 自定义切片 可以配置标识符、切片最大长度、切片重叠最大字数占比以及选择关联信息内容。
统计信息是 CBO 的基石,其准确性直接决定了代价估算的准确性,对于选择最优 Plan 至关重要。本文主要介绍统计信息的收集和管理方法、相关配置项以及常见问题。 统计信息的收集 PALO 默认会开启内表的自动抽样收集,因此绝大多数情况下用户不用关注统计信息的收集。
配置模型 配置模型 在BML中,Notebook不仅为用户提供了开发环境,而且支持用户将Notebook中开发的模型部署发布到模型仓库以及部署为在线服务。在发布前需要先对已保存的模型配置相应的出入参及数据处理逻辑,从而保证后续模型可被部署。 在左侧导航栏中单击“Notebook”。 在已创建的“dogcat分类模型”的模型发布列表中,单击待部署版本模型所在行的“模型发布列表”。
session_id、case_id和query这三列必填,不能删除,且不能修改列名。 case_id和query这两列必填,不能删除,且不能修改列名。 每个单元格最大长度为10000。 每个单元格最大长度为10000。 最多上传10000行评测用例。 最多上传10000行评测用例。 最多添加50个自定义列。 最多添加50个自定义列。
Tablet(不是table)增加或者减少指定的行数时会自动构建一次索引,可重复构建,支持具体行数以及百分比,只需传入一种即可,也可传入两种,触发其中之一便会开始构建。例如AutoBuildRowCountIncrement(row_count_increment = 10000, row_count_increment_ratio = 0.5)。
当读写 Cache 的请求到来时,系统会使用 SQL 字符串等元数据信息的摘要作为 Key,从 HashMap 中快速检索结果数据进行操作。 FE 实现原理 当 FE 接收到查询请求时,它首先会在内存中利用 SQL 字符串进行查找,判断之前是否执行过相同的查询,并尝试获取该查询的元数据信息,这些信息包括查询所涉及表的版本以及分区的版本。
情况二:日志显示 failed to get/check device id(xxx) 或者 Device fingerprint mismatch(xxx) 此类情况一般是设备指纹发生了变更,包括(但不局限于)以下可能的情况: MAC地址变化 磁盘变更 BIOS重刷 以及系统相关信息。
有效文件时间范围 可选时间范围为1~90天,默认3天,即默认收集传输任务创建前3天以及之后新建或编辑的文件,最多可以回溯到任务创建前90天。 样例日志 可不填写,建议填写 多行模式 为避免多行日志被截断,例如要把stack trace日志放入一条消息中,请开启多行模式,并设置行首正则表达式,系统将以此正则作为每条日志的分割标识。 注意 : 开启多行模式会增加CPU占用。
设为 Null :右键单击目标单元格,选择 设为 Null ,可以将当前单元格设置为 NULL(仅在字段未设置为 NOT NULL 时可用)。 设为空值 :右键单击目标单元格,选择 设为空值 ,可以将单元格设置为空值。 删除行 :右键单击目标单元格,选择 删除行 ,可以删除当前单元格所在行。 通用操作 单击 :将结果集以列模式展示。 单击 :将结果集以行模式展示。