调语音识别  内容精选
  • 文生图SFT最佳实践 - ModelBuilder

    x3C; 图像, Prompt > 为一组数据 ·描述图片内容,比如人物特征、角度、姿态等 ·添加特定的触发词,定义模型的整体风格 数据集下载地址: 下载地址 创建&上传数据 1.创建数据集 2.数据类型选择 Prompt+图片 创建数据集后可查看数据集详情、并修改Prompt标注内容 1.点击数据集想详情 2.查看数据集 3.数据集重新标注 发布数据集 2.LoRA模型训练 在「模型精

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  • 视频专区 - ModelBuilder

    本课程将针对大模型精调难度较大,精调效果有限的问题,结合具体业务场景,从数据准备、模型选择、模型训练、参数调整等方面提供多个精调样板项目,分享和总结大模型精过程中的细节方法,助力您更好地进行大模型精调,应用于实际业务场景中。

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调语音识别  更多内容
  • 超参数配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    自动超参搜索使用超参搜索策略,消耗相对较长的时间对网络模型进行自动参。目前BML共支持三种超参搜索策略,详细配置方式请参考 技术文档 超参搜索策略 策略名称 说明 随机搜索 在参数变量的变化区间中随机采样参数组合成候选集,应用候选集进行训练和效果对比。

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  • Prompt自动化进阶之路:不会走也能飞 千帆社区

    如果希望答案更稳定,参数调低 如果想让答案更加多样化,参数高 总结起来,好的prompt应该长这样: 清晰、明确、表述完整、包含语境、提供示例、明确输出格式 (3)PE 不容易 提示工程(PE)师们需要不断尝试不同表述方式、微调、避免偏见和不合适的内容、边界案例、测试优化、选择合适的长度,以及相互协作,贡献点子等等。 甚至涉及心理学, 把大模型当人!

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  • 介绍 - FPGA云服务器 | 百度智能云文档

    近些年,FPGA在互联网行业逐渐被应用起来,涉及人脸识别语音识别、智能家居、智能交通、基因测序、视频、图像、文本数据处理等众多领域。 百度有将近9年FPGA加速器研发和大规模部署的经验,技术处于世界领先水平。百度在FPGA加速领域的论文发表在ASPLOS 2014(国内第二篇,并获最佳论文提名),EUROSYS2014,Hotchips 2014/2016/2017等顶级国际会议。

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  • 对话 - 千帆AppBuilder-产品文档

    必应图片搜索 ZhouGongDreamInterpreter 周公解梦大师 HealthAssistant 健康小助手 AnimalRecognition 动物识别 ObjectRecognition 通用物体和场景识别-高级版 GeneralOCR 通用文字识别-高精度版 LotteryResult 彩票开奖结果 DocFormatConverter 文档格式转换 ASR 短语音识别-极速版

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  • EasyDL产品体系 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    定制语音识别模型,精准识别业务专有名词,适用于数据采集录入、语音指令、呼叫中心等场景,以及定制声音分类模型,适用于区分不同声音类别等场景 立即使用 EasyDL OCR: 定制文字识别模型,结构化输出关键字段内容,满足个性化卡证票据识别需求,适用于证照电子化审批、财税报销电子化等场景 立即使用 EasyDL 视频: 定制基于视频片段内容进行分类的AI模型,适用于区分不同短视频类别等场景,以及定制目标追踪

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  • 伸缩组接口 - 弹性伸缩AS | 百度智能云文档

    setActionNum ( actionNum ) ; DecreaseAsGroupResponse decreaseAsGroupResponse = asGroupClient . decreaseAsGroup ( decreaseAsGroupRequest ) ; } 当前伸缩组处于运行中状态,触发成功并返回TaskId 当前伸缩组不处于运行中状态,触发失败并返回失败信息 伸缩组节点数量

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  • 查看训练列表 - ModelBuilder

    查看训练列表 登录到 本平台 ,在左侧功能列选择 模型精 ,进入训练作业的主任务界面。 详情 在训练任务的详情页,即可查看训练任务的列表。此界面可选择“创建训练作业”。 点击 任务名称 ,在 任务详情 页可查看创建运行时的基本信息、训练配置和数据配置,详情数据的来源为创建作业时填入的内容。 发布 可以指定某个运行成功的任务,发布为模型。

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  • 平台使用快速开始 - ModelBuilder

    Step3:训练配置 需要您在左侧功能栏中选择“模型精 > SFT”中创建调优任务,调整训练配置及参数(BLOOMZ-7B为例),不开启增量训练。 选择 Step1 中 已发布 的非排序文本数据集,并填入数据拆分比例。 3.以上步骤都完成后,点击“确定”按钮,即可进入模型的训练,当任务详情中的模型运行显示“运行完成”,则表示模型训练成功。 更多操作,可见 SFT任务使用说明 。

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