3.AIGC自然语言数据查询 AIGC自然语言数据查询 本视频主要介绍如何使用AIGC进行自然语言数据查询。
您采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据,经过EasyDL加工、学习、部署后,可通过公有云API调用,或部署在本地服务器、小型设备、软硬一体方案的专项适配硬件上,通过离线SDK或私有API进一步集成,流程如下: 根据企业用户的应用场景及深度学习的技术方向,EasyDL共推出6大通用产品及1个行业产品: EasyDL 图像: 定制基于图像进行多样化分析的AI模型,实现图像内容理解分类、
此时,如果您需要保留数据,建议您创建新磁盘,并采用 GPT 方式初始化该新磁盘分区,再将已有数据拷贝至新磁盘。 3.查看文件系统类型 执行 blkid 命令查看当前文件系统的类型。当前数据盘 /dev/vde1 的文件系统类型为 ext4 。
再比如,检测数据集中,如果标注量比较少,就可以通过随机平移的算子增强数据集,模型也更容易学习到目标物体的平移不变性。 ③ 训练配置 部署方式 可选择「公有云API」、「EasyEdge本地部署」 不知道如何选择?
二、应用场景描述 规则引擎可以做到海量数据的过滤、变型和转发,但当您对设备数据处理有着更负复杂,更个性化的处理需求时,仅仅使用规则引擎可能无法满足全部需求,但可以结合「函数计算 CFC」来满足相关处理需求。通过将「规则引擎」与「函数计算 CFC」的组合,数据的处理将会变得更加灵活多样。主要应用场景包括: 进行复杂场景的数据处理。 存储设备日志信息。 转发设备消息到用户自定义服务。
数据标注、模型训练都是免费的,公有云服务API调用和本地部署SDK都提供免费试用的额度
需等待几分钟 点击 【添加图片】 ,进行模型校验 在此处可以点击 【申请上线】 ,进行模型发布,跳转到 模型发布 模型发布 模型训练完成后,点击 【申请发布】 按要求填写相应信息后,点击 【提交申请】 注:同时可勾选下方【云服务调用数据管理】的服务条款,通过云服务调用数据反馈,可查找公有云服务模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入下一次用于训练模型的数据集,实现训练数据的持续丰富和模型效果的持续优化
规则的编辑页面如图所示,在数据来源处输入。 $iot/+/events (接受设备上报的状态消息) 注:可在”topic模板“中查询设置详情。 数据来源配置完毕后,进行数据目的地配置,点击“添加目的地”。 在第一栏选择“百度消息服务BMS”,选择自己的存储主题并点击“确认”,如果其中没有,可以通过“创建Kafka”进行自行创建。 此处输入需要设置的过滤规则,本次暂不设置过滤。
创建集群 在将数据导入Es之前需要再百度云上创建Es集群,假定创建的集群信息如下: 这里主要记录以下信息: 集群ID: 296245916518715392 创建集群时的密码: bbs_2016 创建Kafka Topic 登录百度云管理控制台,进入kafka产品界面,创建topic,并向topic中灌入数据。
错误返回 错误码格式 当用户访问API出现错误时,会返回给用户相应的错误码和错误信息,便于定位问题,并做出适当的处理。请求发生错误时通过Response Body返回详细错误信息,遵循如下格式: 参数名 类型 说明 status Int 错误码。 message String 错误原因。 result String 返回结果。 例如: { "status" : 4006, &q