k1100m 深度学习  内容精选
  • 搭建PaddlePaddle环境完成文本情感分类 - GPU云服务器 | 百度智能云文档

    搭建PaddlePaddle环境完成文本情感分类 背景 飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体。本章将以bcc.vgn3(Ubuntu18.04 LTS)为例,介绍如何快速搭建飞桨的GPU环境并使用预训练的模型完成文本情感分类预测。

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  • 如何准备用于微调的数据集? 千帆社区

    百度智能云服务交付中心 2月18日 2909 0 5 千帆AppBuilder深度融合DeepSeek+AI搜索,大模型应用搭建火力全开 AppBuilder 2月14日 1389 0 0 一只思考的 关注 已关注 相关文章 LangChain:大语言模型应用框架 快速上手 Prompt-tuning 【AIGC】一起学习prompt提示词(4/4)【经典】【15种提示词技巧】 热点话题 Claude

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  • 如何准备用于微调的数据集? 千帆社区

    百度智能云服务交付中心 2月18日 2910 0 5 千帆AppBuilder深度融合DeepSeek+AI搜索,大模型应用搭建火力全开 AppBuilder 2月14日 1389 0 0 一只思考的 关注 已关注 相关文章 LangChain:大语言模型应用框架 快速上手 Prompt-tuning 【AIGC】一起学习prompt提示词(4/4)【经典】【15种提示词技巧】 热点话题 Claude

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  • 重庆市气象局

    百度飞桨是唯一的中国自主知识产权的开源的深度学习平台,以此平台为基础发展智慧气象,有利于气象预报技术的持续发展和隐私安全。重庆市气象局局长顾建峰谈到,建立自主可控的气象深度学习平台符合国家气象发展战略,这也是百度成为重庆市气象局共建智慧气象合作伙伴的最核心原因。 智慧气象提升防灾减灾救灾能力与各行业融合发展 防灾减灾救灾是气象工作不变的“初心”。

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  • 006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    5 树最大深度 是 xgboost中棵树的最大深度,树越深通常模型越复杂,更容易过拟合。 范围:[1, inf) 6 迭代次数 是 xgboost迭代次数 范围:[1, 200]。 5 最小叶子节点样本权重和 是 叶子结点需要的最小样本权重和 范围:[0.0, inf)。 1 学习率 是 学习率 范围:[0.0, 1.0]。

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  • 镜像使用 - GPU云服务器 | 百度智能云文档

    没有安装深度学习框架的GPU专用镜像中,cuDNN已下载到 /home/work/cudnn/ 目录中,需要您手动安装,参考英伟达官方文档: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html 。

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  • 图像分类训练操作说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    注:开启自动超参搜索后会增加3倍以上的训练时间,请根据实际需求考虑后选择 高级训练配置* 高级训练配置开关默认关闭,建议对深度学习有一定了解的用户根据实际情况考虑使用。高级训练配置目前提供「输入图片分辨率」、「epoch」、「数据不平衡优化」三个配置项 输入图片分辨率:可以根据具体应用场景选择输入图片分辨率,如目标主体在图片中较小,就适当增加输入图片分辨率,增强目标在数据层面的特性。

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  • 介绍 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    百舸组件 组件百舸是面向AI训推场景的能力集合,用户根据需求按需选择灵活插拔。 AI基础组件提供了AI基础设施运行必须的高性能网络和存储驱动插件,同时提供了多种异构资源调度支持。 AI编排调度提供了AI任务必须的深度学习框架,任务编排和工作流管理。

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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

    在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型训练的基本流程介绍 分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。

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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

    在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型开发的基本流程介绍 step1:分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。

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