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  • 低代码企业级应用建设解决方案

    低代码企业级智能应用开发 作为可与百度AI生态及企业技术平台深度对接的APaaS应用开发底座,爱速搭低代码平台以“随想即现、随需而变”为核心,为金融、工业、互联网、政务等多行业客户提供高效、灵活的应用开发与业务系统建设服务,助力企业打破数字化困境,实现降本增效与业务敏捷变革。

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  • 千帆大模型平台解决方案

    模型开发 全功能开发 提供Notebook建模、作业建模、可视化建模等模型训练方法;提供特征库,实现特征共享和复用。 零代码开发 提供EasyDL图像、文本、语音、视频、结构化数据、场景建模等工具。 大模型开发 提供专属大模型开发工具,支持SFT全量更新、LoRA、Post-pretrain等训练方法。 模型管理 模型管理 支持导入与管理模型文件,支持模型部署包管理。

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  • 零代码开发转Notebook开发 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    零代码开发转Notebook开发 飞桨EasyDL支持将通过零代码开发-预置模型调参模式开发的模型转为对应模型文件在Notebook中打开进行优化。 step1:启动Notebook 通过预置模型调整模式完成训练后,在任务总览对应任务中点击【打开Notebook】。 step2:调整权重参数与网络结构 结合实际需求,在Yaml文件中对网络参数及结构进行调整。

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  • AI开发基础知识 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    AI开发基础知识 目录 AI概念及基本原理 AI模型训练的基本流程介绍 AI概念及基本原理 人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能企图生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。

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  • AutoDL模式开发 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    AutoDL模式开发 为零AI开发基础的用户提供的建模方式,内置基于百度文心大模型的成熟预训练模型,可针对用户数据进行算法自动优化,助用户使用少量数据也能获得具备出色效果与性能的模型。 训练配置 AutoDL模式下支持对模型文件导出类型、模型SDK部署方式、训练使用算法类型等内容进行设置。

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  • 使用Notebook开发模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用Notebook开发模型 使用Notebook开发模型 在Notebook可以导入已创建的数据集并将其用于模型训练。 预置代码说明 当您创建的是图像分类、物体检测类型的Notbeook时,系统会自动生成一份代码,您只需要导入数据集并将代码做简单的适配即可快速创建。 当您创建的是通用型的Notebook时,系统会根据您使用的框架来生成一份示例代码。

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  • 预置模型调参模式开发 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    预置模型调参模式开发 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式,涵盖ResNet、YOLO、PicoDet、MaskRCNN等近30种网络类型,适配大部分场景,开发者只需选择合适的预训练模型以及网络,根据自身经验进行调整,以获得更适合特定场景的模型。 训练配置 预置模型调参模式下支持对模型文件导出类型、训练使用算法与网络类型、网络参数等内容进行设置。

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  • 用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在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。

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  • 用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 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。

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  • 用零代码开发实现语义分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    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。

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