EasyDL图像Linux-GPU-加速版SDK集成快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
KB, 20 = MB, 30 = GB */ int workspace_prefix { 16 } ; int workspace_offset { 20 } ; /** * @brief 生成最大 batch_size 为 max_batch_size 的优化模型，单次预测图片数量可以小于或等于此值 */ int max_batch_size { 1 } ; /** * @brief 设置使用哪张
中国跳水队
同时还实现了跳水动作智能打分，构建了跳水动作的姿势点，运动员完成一个动作之后，能够自动识别出是哪一个动作、对应的动作代码、难度系数，并对完成质量进行评分，帮助运动员对训练成绩进行科学评估。 看似驾轻就熟的解决方案，隐藏着百度智能云在视觉技术上的硬实力。
任务配置 - 效率云 | 百度智能云文档
方式一 使用 jenkins 管理页面的插件安装 （ 推荐使用 ） 打开 jenkins 的系统管理页面( BCC公网IP+启动端口号 ) 进入插件管理页面 选择高级 在页面下方可以看到上传插件，选择 iPipe-Agent 插件 hpi 文件上传即可 注意：自动安装的插件有些会有安装失败的情况，应是有些版本不支持，可以在此链接： http://updates.jenkins-ci.org/download
百度智能云千帆应用效果提升攻略 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 15 3 百度智能云千帆应用效果提升攻略 大模型开发 / 实践案例 文心大模型 SFT Prompt 2023.08.23 8810 看过 借助千帆大模型平台解决行业问题，通常有知识搜索增强、提示词Prompt工程调试、SFT有监督微调等步骤，本篇内容基于一些客户案例阐述如何提升应用效果 前言： 借助百度智能云千帆大模型平台（以下简称：千帆大模型平台）解决行业问题
模型蒸馏训练方法（情感分析任务） - ModelBuilder
该模型将这些内容按照情感倾向分为“积极”、“消极”和“中性”三类。其目的是理解和分类网络文字背后，作者或用户的情感反应，为公共舆论监测、社会情绪分析和市场营销策略等提供参考依据。 2、场景细化 用户群体特征 ：在互联网平台上，用户群体多样化，涵盖了不同年龄、性别、文化背景和兴趣爱好的人群。
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： /** * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： * GPU: 使用哪张GPU卡 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 * 值类型：int * 默认值：0 */ static constexpr auto PREDICTOR_KEY_DEVICE_ID
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： /** * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： * GPU: 使用哪张GPU卡 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 * 值类型：int * 默认值：0 */ static constexpr auto PREDICTOR_KEY_DEVICE_ID
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
针对GPU加速版开发工具包，目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项： /** * @brief 当有同类型的多个设备的时候，使用哪一个设备，如： * GPU: 使用哪张GPU卡 * EdgeBoard(VMX)，Movidius NCS ：使用哪一张加速卡 * 值类型：int * 默认值：0 */ static constexpr auto PREDICTOR_KEY_DEVICE_ID
AppBuilder周高频问题-11.29日更新 千帆社区
已新增ERNIE-4.0-Turbo-8k、ERNIE-Lite-AppBuilder-8k 需要使用更多其他模型的话需要在哪开通和购买？
如何准备用于微调的数据集？ 千帆社区
大模型开发 / 技术交流 LLM 2023.10.24 3944 看过 微调是指在有标注的数据上进行有监督的学习，目的是让模型适应特定的任务和场景，如文本分类、文本生成、文本摘要等。在微调的过程中，首先需要面对的就是数据集的准备和处理，通常需要 一组由单个输入提示和关联的所需输出（完整结果）构成的训练示例（至少提供几十到几百个）。 以下是数据集处理的通用步骤，希望对大家有帮助。
