**【注:或许你还不明白$a_1$、$a_2$、$a_3$ 怎么通过乘一个矩阵变成$q$、$k$、$v$ 的,不用担心,在执行步骤介绍完后,我会举一些特例结合代码帮大家理解这些过程,所以还是像我先前说到那样对不理解的点先不用着急,耐... 但整体的步骤是没有变的。#### step1:准备输入 我们定义的输入有三个,它们的维度都是1×4的,将它们放在一起构成一个3×4的输入张量,代码如下:```python import torchx = [ [1, 0, 1, 0], # Input ...
它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的视频处理模块,必然需要了解BMF内部工作机制:多... **模块层:** 包含了具备各种原子能力的模块,提供多种语言的模块开发机制,用户可根据自身需要将算法/处理实现为 Python、Go、C++ 语言的任意一种。- **异构层:** 负责提供高效的视频处理算力,包括火山引擎自...
它使用适当的凭据和 API 集成确保与 S3 存储桶的安全身份验证和连接。一旦数据从 AWS S3 中获取,Airflow 会协调数据的转换和加载到 ByteHouse 中。它利用 ByteHouse 的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。 成功将数据加载到 ByteHouse 后,数据洞察有限公司可以利用 ByteHouse 的功能进行分析和机器学习任务。他们可以使用 ByteHouse 的类 SQL 语言查询数据,进行复杂的分析,生成报告,并揭示有关客户...
它使用适当的凭据和API集成确保与S3存储桶的安全身份验证和连接。一旦数据从AWS S3中获取,Airflow会协调数据的转换和加载到ByteHouse中。它利用ByteHouse的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。 成功将数据加载到ByteHouse后,可以利用ByteHouse的功能进行分析和机器学习任务,使用ByteHouse的类SQL语言查询数据,进行复杂的分析后生成报告,并洞察客户、销售的趋势以及产品性能。 **此...
它使用适当的凭据和 API 集成确保与 S3 存储桶的安全身份验证和连接。一旦数据从 AWS S3 中获取,Airflow 会协调数据的转换和加载到 ByteHouse 中。它利用 ByteHouse 的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。 成功将数据加载到 ByteHouse 后,数据洞察有限公司可以利用 ByteHouse 的功能进行分析和机器学习任务。他们可以使用 ByteHouse 的类 SQL 语言查询数据,进行复杂的分析,生成报告,并揭示有关客户...
它使用适当的凭据和API集成确保与S3存储桶的安全身份验证和连接。一旦数据从AWS S3中获取,Airflow会协调数据的转换和加载到ByteHouse中。它利用ByteHouse的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。 成功将数据加载到ByteHouse后,可以利用ByteHouse的功能进行分析和机器学习任务,使用ByteHouse的类SQL语言查询数据,进行复杂的分析后生成报告,并洞察客户、销售的趋势以及产品性能。 **此...
是一种至关重要的技术手段,用来提升大模型在某一特定领域的表现。通过精细的策划和实施,SFT能够指导模型的学习过程,确保其学习成果与既定目标高度吻合。 SFT 指的是用户提供一份标注好的数据集,即包含输入的 prom... 参考问答 python {"messages":[{"role":"user","content":"你是一名专业的金融智能客服,你需要根据提供的参考资料来回答用户的问题,你的回答需要真实可靠。\n你的回答要满足以下几点要求:\n1. 回答内容必须在参考资...
1 安装 bash wget https://ml-platform-public-examples-cn-beijing.tos-cn-beijing.volces.com/python_sdk_installer/volcengine_ml_platform-1.1.7-py3-none-any.whl && pip install volcengine_ml_platform-1.1.7-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2 鉴权配置 在正式使用 SDK 之前需要先完成火山引擎账号的 AK / SK 的本地配置,用以在使用 SDK 访问机器学习平台时的身份校验。 登录火山引擎控制台...
数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 bge-large-zh 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 raw_data 说明 RawData 实例或者列表,最大 100 个。 data_type string 是 指定数据类型,当前仅支持文本 text。 text string 是 当 data_type=text 时,直接传入类型为 string 的文本。 示例 请求参数Python list = [RawData("text","hello1"), RawData("text","hello2")]res = vikingdb_service.embedding(EmbMod...
数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 RawData 说明 RawData 实例或者列表,最大 100 个。 dataType string 是 指定数据类型,当前仅支持文本 text。 text string 是 当 dataType=text 时,直接传入类型为 string 的文本。 示例 请求参数Java List res = vikingDBService.embedding(new EmbModel().setModelName("bge-large-zh").build(), new RawData().setDataType(...
数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 bge-large-zh 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 raw_data 说明 RawData 实例或者列表,最大 100 个。 data_type string 是 指定数据类型,当前仅支持文本 text。 text string 是 当 data_type=text 时,直接传入类型为 string 的文本。 示例 请求参数Python list = [RawData("text","hello1"), RawData("text","hello2")]res = vikingdb_service.embedding(EmbMod...
数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 RawData 说明 RawData 实例或者列表,最大 100 个。 dataType string 是 指定数据类型,当前仅支持文本 text。 text string 是 当 dataType=text 时,直接传入类型为 string 的文本。 示例 请求参数Java List res = vikingDBService.embedding(new EmbModel().setModelName("bge-large-zh").build(), new RawData().setDataType(...
数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。... 示例 请求参数Python list = [RawData("text", "hello1"), RawData("text", "hello2")]res = vikingdb_service.embedding_v2(EmbModel("bge-m3", params={"return_token_usage": True}), list)print(res) 返回值...