开发人员和业务人员根据场景和业务需求能够在交互式画布上直观地连接数据处理、特征工程,算法,模型预测和模型评估等组件,基于无代码方式实现人工智能模型开发。
环境准备 本工具使用python3开发,因此执行节点上需要部署python3环境,版本最低要求为3.6,推荐3.7(附件有python安装包以及已经集成好的python环境)。 迁移过程需要保存迁移元数据信息,元数据库选择的是mysql(每个bmr集群会自带一个mysql实例,无需另外搭建),因此需要安装python的mysql connector依赖,附件的python_venv中已经集成。
例如,可识别人员着装是否规范(如安全帽、制服等)、是否产生危险行为(如抽烟等)、是否处于异常状态(如跌倒、聚集等)。这些智能分析需求可基于图像分类、物体检测、图像分割等AI模型来实现。例如,厂区抽烟行为的识别可基于物体检测模型来实现。
自定义镜像 如果平台预置的镜像不满足您的开发需求,需要新增依赖或引入外部镜像时,您可通过自定义镜像构建新的镜像。 构建自定义镜像 点击 自定义镜像 ,填写镜像名称和镜像描述。 点击下一步,配置镜像的构建信息。
如何优化我的问答效果 为了大模型更好的理解您的数据和问题,获得更准确的回答,可以通过以下途径帮助您优化问答效果。本节主要从上传外挂知识、目前支持的提问类型和范围、如何规范提问等方面为您提供参考。
下面来介绍数据规范与相关操作步骤。 数据要求 数据文件格式要求如下: 目前仅支持CSV格式的数据文件。 一次仅能上传一个文件,可以是一个CSV文件或由多个CSV文件压缩成的zip包。 单个上传文件大小不能超过5GB。 一个数据集包含的总文件大小不能超过20GB。 数据内容要求如下: 当数据文件包含列名时,列名称可以包含字母、数字和下划线(_),但不能以下划线开头。
分词 分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。组件目前支持两种分词方式:精准分词、新词发现。 输入 输入数据集,选择需要进行分词的列。 输出 输出数据集新增分词结果列。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 分词器 是 选择分词器,目前支持精准分词和新词发现。精准分词是比较稳定的分词器,新词发现带有新词发现的功能。 精准分词 人名识别 是 是否开启人名识别。
实景图基本要求如下: 实景图的详细采集要求,请参考 实景图数据要求文档 实景图片需要是从真实业务场景中采集来的数据 支持上传的图片格式为jpg,png,jpeg,bmp,大小限制为4M 建议图片尺寸:最长不超过4096px,最小不低于30px,长宽比3:1以内 标注基本要求如下: 实景图的具体标注要求,请参考 实景图标注规范文档 完整并仅仅框选要识别的SKU 标注框不要框选到其它SKU或是价目标签等非要识别的
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 【SFT实践分享】如何进行新闻摘要 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 SFT 2023.09.05 5193 看过 SFT是常见的大模型微调技术之一,通常使用预训练的大语言模型作为一个起点,然后使用标记好的数据对模型进行微调。在对标记的数据集上可以获得更好的性能。
实景图基本要求如下: 实景图的详细采集要求,请参考 实景图数据要求文档 实景图片需要是从真实业务场景中采集来的数据 支持上传的图片格式为jpg,png,jpeg,bmp,大小限制为4M 建议图片尺寸:最长不超过4096px,最小不低于30px,长宽比3:1以内 标注基本要求如下: 实景图的具体标注要求,请参考 实景图标注规范文档 完整并仅仅框选要识别的SKU 标注框不要框选到其它SKU或是价目标签等非要识别的