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  • 训练模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    1000条标注数据,在P40机器上预计在10分钟左右完成训练 「高精度」算法内置 文心模型 ,将数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 模型筛选指标 选择不同的模型选择方式,对应的模型各项效果指标将有所不同。如果没有特殊场景的要求,使用默认即可(兼顾Precision精确度和Recall召回率)。

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  • 效果优化 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    针对这种情况建议重新调整训练集,将训练数据与实际业务场景数据尽可能一致 选择高精度模型 在训练模型时,选择高精度的模型,将提升模型的预测准确率。 「高精度」算法内置 文心模型 ,将数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化。

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  • 发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用10000条训练样本,将在10min内完成训练.同样的数据量情况下,效果比高精度的模型4-5% 「高精度」算法内置 文心模型 ,将数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 Step 3 添加数据 添加训练数据 可选择多个数据集 训练时间与数据量大小和您选择的模型类型有关,如果您选择的是高性能的模型,使用10000

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  • 训练模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用10000条训练样本,将在15min内完成训练.同样的数据量情况下,效果比高精度的模型4-5% 「高精度」算法内置 文心模型 ,将数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 模型筛选指标 选择不同的模型选择方式,对应的模型各项效果指标将有所不同。

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  • SQL-开发类问题 - 云数据库RDS | 百度智能云文档

    SQL-开发类问题 单表数据量多大合适? 建议单表记录数不要超过2000w,如果超过了建议库或拆表。 单条 SQL 如何批量删除数据? 删除顺序如下:主键范围删除大于(>)主键in方式删除大于(>) 联合主键删除,单条SQL删除数据范围800~1000。 单条 SQL 插入是需要注意什么? 行数控制在2000个以内,批量操作时建议执行必要sleep;有自增键的表并发要控制在200以内。

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  • 016-统计分析组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    弯曲程度越,收入分配越不平等,反之亦然。 输入 输入是一个数据集,选择任意几列需要绘制洛伦兹曲线的数据,配置区间个数。 输出 输出洛伦兹曲线对应值与绘制图标。 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 字段选择 是 需要是数值类型。 无 区间个数 是 配置区间个数,范围:[2, inf)。 100 使用示例 构建算子结构,配置参数,完成训练。 查看输出数据。 查看分析报告。

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  • EasyDL图像介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统,基础接口封装完善,满足灵活的应用开发 提供基础版、加速版(已支持通用x86、通用ARM芯片)两种版本,可根据业务场景需求选择。

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  • 发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用10000条训练样本,将在5min内完成训练 如果您已AI市场购买了模型算法,也可以基于已购模型的算法训练: 前往AI市场购买 「高精度」算法内置 文心模型 ,将数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 模型筛选指标 选择不同的模型选择方式,对应的模型各项效果指标将有所不同。

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  • [AI行业案例]-AI助力机械质检高效化

    全部客户案例 - 柳州源 柳州源 柳州源电喷技术有限公司,是研发和制造喷油器的国家级高新技术企业。 使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 AI助力机械质检高效化 价值成果 利用依托飞桨深度学习平台构建的EasyDL零门槛AI开发平台,完成喷油嘴识别模型。

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  • 发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用10000条训练样本,将在15min内完成训练.同样的数据量情况下,效果比高精度的模型4-5% 「高精度」算法内置 文心模型 ,将数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 模型筛选指标 选择不同的模型选择方式,对应的模型各项效果指标将有所不同。

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