递归张量神经网络  内容精选
  • 训练参数说明 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    use-checkpoint-args bool 否 False NA 使用ckpt中的参数覆盖命令行参数 混合精度参数 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述 --fp16 bool 否 False NA FP16开关 --bf16 bool 否 False NA BF16开关 分布式参数 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述 --tensor-model-parallel-size int 否 1 NA 张量并行维数

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  • 千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区

    开通付费服务,选择大模型RLHF,操作流程如下图所示: 创建任务 选择上面处理好的数据集对其进行训练 然后等运行就好 SFT SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种深度学习中的迁移学习方法,用于将预训练好的神经网络模型应用于新的任务。

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递归张量神经网络  更多内容
  • 千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区

    开通付费服务,选择大模型RLHF,操作流程如下图所示: 创建任务 选择上面处理好的数据集对其进行训练 然后等运行就好 SFT SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种深度学习中的迁移学习方法,用于将预训练好的神经网络模型应用于新的任务。

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  • 添加私有域 - 智能云解析DNS | 百度智能云文档

    添加私有域 登录智能云解析控制台,选择内网DNS服务,进入内网DNS服务页面; 点击“添加私有域”,出现弹框; 填写下列配置信息: 配置项 说明 私有域名称 用户自定义私有域名称,暂不支持中文,域名长度不超过240个字符 子域名递归解析代理 默认关闭,开启后,在VPC内查询私有域命名空间内未配置的子域名时,会以公网的权威解析为准 说明: 若私有域名称与公网真实存在的域名冲突,在设置解析记录并关联VPC

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  • 007-异常检测算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    由于递归划分可以由树形结构表示,因此隔离样本所需的分割次数等同于从根节点到终止节点的路径长度。 在这样的随机树的森林中取平均的路径长度作为决策量度。 随机划分能为异常观测产生明显的较短路径。 因此,当随机树的森林共同为特定样本产生较短的路径长度时,这些样本就很有可能是异常观测。 输入 输入一个数据集,选择需要进行异常检测的特征列。 输出 输出IsolationForest模型。

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  • 概述 - FPGA云服务器 | 百度智能云文档

    FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务,单卡提供约3TOPs的定点计算能力,支持典型深度卷积网络算子,如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 我们基于FPGA的深度学习硬件,定制优化了主流深度学习平台,如caffe等,您可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台,而无需考虑底层硬件细节。

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  • Database 操作 - 向量数据库

    删除数据库 功能介绍 删除指定的目标数据库,仅支持删除空库,不支持对尚有表存在的库进行递归删除,即删除之前需提前删除该数据库中的所有表,否则报错。

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  • 百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区

    我们使用transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起,包括将图像转换为张量和归一化操作。然后,我们使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集,并使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。 再接下来,我们定义模型。

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  • 百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区

    我们使用transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起,包括将图像转换为张量和归一化操作。然后,我们使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集,并使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。 再接下来,我们定义模型。

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  • 直接挂载迁移 - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档

    直接挂载迁移 适用场景 能够在百度云与IDC或三方云之间打通网络(如专线等),且需要将本地IDC或三方云的数据上传至PFS中。 基本原理 将PFS挂载至BCC中当做本地目录,利用数据同步工具(如rsync等)进行数据传输。 操作步骤 第一步:在同一VPC及可用区内创建BCC及PFS。 BCC创建方式请见: BCC创建实例 。

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