准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署SDWebUI。 安装SDWebUI 在 工具市场>模版市场 中选择SDWebUI模版,点击 部署工具 按钮,快速部署SDWebUI; 选择为部署工具所需的实例规格和卡数; 完成配置后点击 部署 ,当 工具状态 从 创建中 变为 运行中 ,表明工具已部署成功。
TSDB 度家-AIOT语音平台 开发者服务 效率云 问卷调研服务 史宾格安全及隐私合规平台 区块链 超级链BaaS平台 数字商品可信登记平台 管理运维 性能测试 CPTS 语音技术SPEECH 价格说明 产品详情 立即使用 服务类别 短语音识别 实时语音识别 音频文件转写 短语音识别 标准版 极速版 付费模式 按次数包预付费 按调用量阶梯后付费 并发量扩容 用户购买次数包后即可直接使用,次数包购买之日起一年内有效
弹性裸金属实例与弹性高性能计算集群实例halt能力配置说明 背景信息 弹性裸金属实例ebc与弹性高性能集群实例ehc的关机能力,依赖实例支持halt能力。如果不支持halt,开机时,有一定概率启动失败。 ebc与ehc最新发布的公共镜像已集成halt功能,如您使用最新的公共镜像创建了实例,可直接使用关机功能。
Checkpoint间隔时间较短会使训练任务频繁暂停,GPU算力严重浪费;Checkpoint间隔时间较长,一旦发生中断,之前损失的迭代次数在恢复时需要重新计算。以1千卡为例,假设每4小时Checkpoint一次,单次保存耗时10分钟,那么每天因Checkpoint损失的GPU算力接近1000卡时。
森林,或在医学图像中定位病灶、测量面积等 智能交通:识别道路信息,包括车道标记、交通标志等 语义分割: 自动驾驶:识别道路障碍、分割线等,辅助驾驶决策 智能分拣:包括工业零部件分拣、垃圾分拣等
这部分模型效果的结果内容是基于训练数据集,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个图片,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。 注意:若想要更充分了解模型效果情况,建议发布模型为API后,通过调用接口测试批量图片数据获取更准确的模型效果。
F1-score: 对某类别而言为精确率和召回率的调和平均数,评估报告中指各类别F1-score的平均数 准确率: 基于随机测试集进行计算,为正确分类的样本数与总样本数之比 注意:若想要更充分了解模型效果情况,建议发布模型为API后,通过调用接口批量测试,获取更准确的模型效果。
使用LLaMA Factory快速微调开源大模型 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署LLaMA Factory。
示例将给出导出 存储路径为/root/swift/examples/pytorch/llm/ output/baichuan2-7b-chat/v1-20241104-215649/checkpoint-500的微调checkpoint,原始模型的导出与之类似,可参考 https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/main/docs/source/Instruction
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