什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境,为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理,自动化的完成数据清洗、数据标注等工作,为模型训练提供高质量数据。
EasyDL 通用版/全功能AI开发平台BML(原EasyDL专业版) 通用ARM版:支持iPhone5s, iOS 9.0 以上所有手机。 A仿生芯片版:支持iPhone5s, iOS 15.0 以上手机。充分利用苹果A系列仿生芯片优势,在iPhone 8以上机型中能有显著的速度提升。
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而这些信息需要被存储和在需要时调度出来,那么我们每一次对话提交的tokens都会附带上大量的成本且得到模型相应的时间都会更长,这也是为什么目前还没有真正爆发式的AI原生应用的原因。 2.
而这些信息需要被存储和在需要时调度出来,那么我们每一次对话提交的tokens都会附带上大量的成本且得到模型相应的时间都会更长,这也是为什么目前还没有真正爆发式的AI原生应用的原因。 2.
MultiClass(softmax) 迭代次数 是 提升迭代次数,也是可以建立的最大树数 范围:[1, inf) 1000 学习率 是 步长收缩率 范围:[0.01, 1.0] 0.03 树最大深度 是 一个树的最大深度,建议在4-10之间,如出现不明原因的失败,请尝试调小该值或调大内存 范围:[1, 16]。
Release Notes 时间 版本 说明 2022.09.15 0.7.7 支持更多检测模型;迭代优化 2022.07.28 0.7.6 迭代优化 2022.06.29 0.7.5 支持EasyEdge语义分割模型;CoreML引擎升级,新增EasyEdge检测模型支持;迭代优化 2022.05.18 0.7.4 ARM引擎升级;支持EasyDL物体检测超高精度模型;支持更多加速版模型发布;迭代优化
用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割,语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景,简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签,但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
数据洞察/增强/清洗闭环迭代 基于数据洞察提供的围绕样本透视/遴选/处理等方面的丰富能力,您可以进一步结合千帆平台的数据增强/清洗等服务,持续开展SFT数据集的迭代开发,直至数据质量与样本数满足训练要求,由此开启模型精调之旅。