具备在分类/要素提取、文档生成、RAG、Agent、NL2SQL等技术场景下进行方案设计和优化的能力 学习流程 包括报名支付、申请开班、在线学习、模拟测验、在线考试、获取证书 01 报名支付 每月定期开班,您可以在线选择班级并报名支付 02 申请开班 由百度向工信部教考中心申请开班,明确班级学习及考试时间,报批后正式开班学习 03 在线学习 您可随时学习在线课程,并通过线上实操环境边学边练 课程内容包括
深度融合DeepSeek+AI搜索,大模型应用搭建火力全开 热点话题 Claude 3.7 测评与分析 行业首个混合推理 AI 能否引领新潮流?
那么对于开发者们来说,怎么才能快速、便捷、稳定地完成模型蒸馏? 为了进一步推动技术普惠,让每个开发者都能快速学习、实践模型蒸馏,百度智能云千帆ModelBuilder正式上线了「模型蒸馏」功能,平台原有的“萃取数据->数据处理->精调模型”三步变一步,一键即可完成模型蒸馏全过程。 模型蒸馏,教师模型至关重要。
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请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 pageNo Integer 否 Query参数 页数,缺省值为1 pageSize Integer 否 Query参数 每每页容器服务个数,取值范围为1~100,缺省值为100 keywordType String 否 Query参数 查询关键字类型,SNAPSHOT_NAME keyword String 否 Query参数 查询的关键字值 cdsId
配置评测集 评测集为非必选项,如果额外上传一批非在训练集的数据作为评测集,可在模型训练完毕后单独获得额外评测集的测试效果。 其中评测集的标签需要与训练集所选标签完全一致,否则将无法启动训练任务。 配置脚本注意事项 说明:BML目前支持飞桨(Paddle Paddle)深度学习框架 了解飞桨 目前BML为每一种预训练模型都预置了脚本代码,在不需要修改的情况下可直接启动训练。
NGC 提供的基础镜像通常会包含 nccl 依赖库,并且已经预先配置和优化了许多常用的深度学习框架和工具。使用 NGC 基础镜像可以简化您的设置和配置过程,并确保您能够顺利使用 nccl 进行 GPU 加速计算和深度学习任务。 使用前提 已经创建集群,且集群中至少有2台具有RDMA网络的GPU实例。
视觉预训练模型 图像分类模型 图像分类网络包含了基于飞桨深度学习平台模型库的十四种预训练网络,利用海量数据进行预训练,并且在ImageNet-2012数据集上进行了top-1准确率和cpu测试时间的测试。
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