基于已创建好的宽表,比如预先创建 500 列,然后分配这些列给不同字段。 但这两种做法都有明显缺点: 数据是孤岛,因为数据类型特殊,因此只能存储在平台中,难以打通现有应用数据,只能通过 api 的方式交换数据,这也意味着这些低代码平台都只适合做全新应用,无法用于现有核心系统的开发,无法直连现有系统的数据库。
说话人 3 01 : 40 好主意,那就麻烦你了。 说话人 2 01 : 45 嗯,大家也帮忙留意一下,看看有没有其他合适的资源。 说话人 1 01 : 50 好的,那我们先继续讨论其他的部分。 说话人 4 01 : 55 模型优化这块有什么进展吗? 说话人 2 02 : 00 还行吧,但是数据质量不好,优化效果也一般。 说话人 3 02 : 05 是啊,数据质量真的是太重要了。
应用发布 调试好应用之后,就可以发布啦。 如需获取更多应用开发资源,请 联系我们
模型测试 在模型测试模块,可上传测试集(图片或视频)来测试训练好的模型的效果,该模块的操作与模型训练模块相似。 在【测试结果】页点击“查看详情”,可多维度查看、评估模型测试的效果指标,同时支持下载结果指标明细。在查看模型测试结果时,将检测效果不好的图像导入到训练集中进行迭代,可提升模型效果。
我们选择百度基于 ERNIE-Bot 4.0 自研的代码解释器 这样我们的小助手就创建完了,接着我们来测试一下它到底好不好使。 在测试之前我们需要上传一篇作文 上传完成之后,我们在输入框输入以下内容进行测试: 请从主题是否明确、内容是否丰富、逻辑清晰度、创意和新颖性、深度和见解等多个角度来给上传的文件打个分,0-100分,并给出理由。 来看一下小助手是怎么说的。 它到底是怎么做到的呢?
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还可在详细评估中查看不同标签的识别结果,针对于效果表现不好的标签类别进行专项优化:删除干扰数据、补充典型数据、配置数据增强策略等措施。 对于像电商零售这样的场景,经常会有增加需要识别的商品SKU的情况,这种场景推荐使用EasyDL的免训练迭代模式。免训练迭代模式下,新增标签数据时,无需重新发起训练,可直接快速添加数据来完成模型迭代,可将模型服务快速投产。具体使用方式如下:首先,训练完成模型。
检查操作会耗费一点时间,若您网络状况不好或期望能快速执行函数,可以勾选此项。
安装过程比较简单,但如果网络不好,下载过程会非常慢🐢。 下载完成后,您可能会问:“这货到底装好了没?” 别急😅,直接打开可执行文件即可。 如果一切顺利,打开终端💻,执行 ollama -h 能看到说明,就大功告成💪。 📦 下载和运行模型 使用 ollama pull 下载模型 一旦 Ollama 安装完成,您可以通过 ollama pull 命令来下载所需的模型。
模型版本详情 模型训练好后,可以在模型列表中看到SKU的F1-score分布情况,如果需要了解更为详细的模型效果表现,可以在模型列表中点击「 查看版本详情 」。