部署方式和算法类型通常需要结合实际业务需求选择,EasyDL提供了多种精度、性能侧重点不同的算法供选择,侧重精度的算法拥有更好的识别效果,但对算力的消耗也越大。侧重性能算法相对高精度算法模型精度会所降低,但模型体积更小,拥有毫秒级响应的性能,适用于对性能有要求的场景。 如若需要使用私有化/离线部署,EasyDL提供了从服务器到通用小型设备、边缘终端(EdgeBoard、Jetson)等部署方式。
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大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
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 文心大模型 ,将大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)。
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 文心大模型 ,将大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。
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 文心大模型 ,将大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
弯曲程度越大,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。
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 文心大模型 ,将大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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使用10000条训练样本,将在5min内完成训练 如果您已从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 文心大模型 ,将大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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