人体分析

DeepAR DeepAR 是Amazon提出的基于深度学习的时间序列预测方法。DeepAR 是一种适用于时间序列预测的监督学习算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 生成点预测和概率预测。传统的时间序列预测方法（ARIMA、Holt-Winters’ 等）往往针对一维时间序列本身建模，难以利用额外特征。此外，传统方法的预测目标通常是序列在每个时间步上的取值。

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理想情况下，如果标注数据足够多，可能 SFT 就足够了，这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多，这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型：PPO是强化学习的一种算法，经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型，可见强化学习对大模型效果提升非常明显。

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理想情况下，如果标注数据足够多，可能 SFT 就足够了，这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多，这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型：PPO是强化学习的一种算法，经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型，可见强化学习对大模型效果提升非常明显。

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CPU机型供算法框架为sklearn，XGBoost，Blackhole时使用，用于机器学习训练： 机型 规格说明 CPU 4核 CPU 4核16GB内存 CPU 16核 CPU 16核64GB内存 GPU机型供算法框架为Paddle，TensorFlow，Pytorch时使用，用于深度学习训练： 机型 规格说明 GPU V100 TeslaGPU_V100_32G显存单卡_12核CPU_56G内存

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弹性、高可用的云端Kubernetes容器运行平台，助力系统架构微服务化、DevOps运维、AI应用深度学习容器化等场景。 资源池管理所使用的资源池即是由CCE所提供的，所以用户需要事先创建 容器引擎CCE集群 ，才可使用资源池管理进行挂载。 注：CCE集群有地域之分，平台暂仅支持中国大陆的CCE集群。另外，CCE集群的地域需要与所使用的数据库等的地域保持一致，否则无法在平台上进行协同。

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持续“山水生态”优势 深度耕耘 百度智能云是AI领域的领军者，合力亿捷则是智能客服领域的资深玩家，双方资源共享，共同推进智能客服行业发展。通过具体项目，合力亿捷学习到AI场景化落地的经验，从而为服务新客户提供思路和启发。同时，依靠合力亿捷在具体行业的经验，百度智能云AI有了更好的落地场景。 “加入百度智能云生态后，合力亿捷最大的收获是打造了AI服务落地的闭环。

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字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 第1个输入列 是 深度特征合成使用的输入列，用于加载第1个输入数据作为一个实体，需要是非数组类型 无 第2个输入列 否 深度特征合成使用的输入列，用于加载第1个输入数据作为一个实体，需要是非数组类型 无 第3个输入列 否 深度特征合成使用的输入列，用于加载第1个输入数据作为一个实体，需要是非数组类型 无 第4个输入列 否 深度特征合成使用的输入列，用于加载第

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安装组件CCE Deep Learning Frameworks Operator时，系统安装了TensorFlow深度学习框架。 操作步骤 登录 百度智能云官网 ，并进入管理控制台。 选择“产品服务 > 云原生 > 容器引擎 CCE”，单击进入容器引擎管理控制台。 单击左侧导航栏中的 集群管理 > 集群列表 。 在集群列表页面中，单击目标集群名称进入集群管理页面。

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