云管理,端计算」的端云协同服务,具体包括: 在可视化界面轻松实现模型部署包在边缘设备上的集成、版本更新 断网状态下模型离线计算(http服务,可调用与公有云API功能相同的接口) 联网状态下在平台管理设备运行状态、资源利用率 目前本地服务器的应用平台支持Linux-AMD64(x86-64),具体使用流程请参考下方文档。
错误码 错误信息 描述 1 Unknown error 服务器内部错误,请再次请求, 如果持续出现此类错误,有疑问请通过QQ群(868826008)或工单联系技术支持团队。 2 Service temporarily unavailable 服务暂不可用,请再次请求, 如果持续出现此类错误,有疑问请通过QQ群(868826008)或工单联系技术支持团队。
如下图: 在您需要进行在文中进行关键词检索时,可以在文本上方的「定位内容」区域,输入文本内容,便可在文本区域高亮出检索的关键词,以方便您定位内容和标注。 3.查看标注信息 您可以在标签中,点击「显示/隐藏」图标按钮,来达到让某个图标在文本区域显示标注信息,也可让某个标签隐藏其标注信息。以方便您的查看标注情况。「显示/隐藏」图标按钮如下图所示:
如何设置节点数及运行时间 1、选择计算节点数:节点数越多运行效率越高,可结合训练数据量及运行效率灵活选择。目前可设置的最高计算节点数为6. 2、最长训练时间:超过最长训练时间后模型会自动停止运行,注意这里设置的最长训练时间与最长计费时长有一定差异,训练计费时长将根据数据增强-自动搜索耗时+训练耗时的总时长进行计算。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 发布自己的 vscode 大模型问答插件,vue+nodejs 接入文心一言API 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 API 2023.12.06 17019 看过 我们就以开发一个简易的大模型对话插件,来探究一下vscode插件开发到发布的流程,研究一下文心一言大模型API的接入 随着大模型能力越来越卷,在垂直领域的落地也在加快,对于大模型代码生成能力而言
PADDLE_TRAINERS_NUM-1) 0 无 TRAINING_ROLE 当前节点的角色 PSERVER或TRAINER 无 PADDLE_TRAINING_ROLE 当前节点的角色 PSERVER或TRAINER 无 PADDLE_TRAINERS_NUM 分布式训练节点的数量 2 无 PADDLE_TRAINERS 所有分布式训练节点的ip,使用逗号 ',' 分隔 172.16.5.9,172.16.5.1
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码,训练数据集点击 这里 下载 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: tf train demo import tensorflow as tf import os mnist = tf . keras . datasets . mnist work_path =
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