模型效果评估报告 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
完整评估报告 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三项指标下方的「完整评估报告」，完整评估报告页面如下图所示： 评估报告 如下图所示： 在这部分可以选择模型的版本，以及看到每个版本参与训练的视频数。
效果优化 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
效果优化 通过模型迭代、检查并优化训练数据，能够提升模型效果。 模型迭代 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此平台提供了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，以获得适合业务需求的模型效果。
用户使用自定义 CNI 插件方法 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
插件名称 提供者 插件描述 插件版本 portmap 社区 社区的 CNI 插件，支持Pod 上配置端口直通能力。当开启 ebpf 加速时，该插件会自动失效。 v1.0.0 及以上版本 cilium-cni CCE Cilium CNI 插件，支持网络策略、service加速等。
拉新插件 - 超级链数字商品可信登记平台XuperAsset | 百度智能云文档
拉新插件 运营工具使用指引 运营工具为插件式增值服务，使用前需要先开通相关插件服务。 请联系我们沟通开通事宜：xchain-help@baidu.com。 拉新插件使用介绍 使用拉新插件，可以完成以下功能： 创建并上架拉新任务，针对 邀请人 和 新用户 配置一系列福利藏品。 拉新任务 上架 后可 立即展示 在店铺售卖端福利中心。 上架后即可实时查看 单个任务拉新效果 及 全部任务拉新效果 。
如何从评估指标判断大模型训练效果 - ModelBuilder
Loss指标的是通过对比模型对所有样本的预测值和真实的值做比较，计算在样本上预测的差异得到的。通常来说，Loss值比较高说明模型预测的误差比较大，低的Loss值说明模型预测的误差比较小。Loss值通常用来监控模型的训练过程，是判断模型训练是否收敛的重要依据。下面我们着重通过分析Loss曲线判断模型训练的效果。
图像分类模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
这部分模型效果的指标是基于训练数据集，随机抽出部分数据不参与训练，仅参与模型效果评估计算得来。所以 当数据量较少时（如图片数量低于100个），参与评估的数据可能不超过30个，这样得出的模型评估报告效果仅供参考，无法完全准确体现模型效果。 查看模型评估结果时，需要思考在当前业务场景，更关注精确率与召回率哪个指标。是更希望减少误识别，还是更希望减少漏识别。
图像分割模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
是更希望减少误识别，还是更希望减少漏识别。前者更需要关注精确率的指标，后者更需要关注召回率的指标。同时F1-score可以有效关注精确率和召回率的平衡情况，对于希望准确率与召回率兼具的场景，F1-score越接近1效果越好。
物体检测模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
是更希望减少误识别，还是更希望减少漏识别。前者更需要关注精确率的指标，后者更需要关注召回率的指标。同时F1-score可以有效关注精确率和召回率的平衡情况，对于希望准确率与召回率兼具的场景，F1-score越接近1效果越好。
如何提升模型效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何提升模型效果 在充分测试模型效果基础上，如果发现模型效果欠佳，建议根据以下顺序分析并提升模型效果。 检查并优化训练数据 首先 检查目前欠佳的模型是否存在训练数据过少 的情况，建议 每个类别的音频量不少于200个 ，如果低于这个量级建议扩充。
Java对接天气插件应用API 千帆社区
这种技术的发展为天气预报和气象学领域带来了新的可能性，也提高了公众对天气信息的可访问性和理解。 由上面的优势可以得知自然语言大模型在天气方面和传统天气应用的优势刚好千帆平台推出天气插件就做一个与千帆平台天气插件应用的对接 实现 天气插件应用的API与普通应用的API差别不大都是先获取access_token然后访问问答的API以下是access_token的获取。
