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AI开发平台EasyDL和开源深度学习平台PaddlePaddle,支持模型在线效果验证,外接显示器实时显示渲染结果,同时,支持HTTP回调和HTTP模型推理服务,可接入USB摄像头和RTSP网络摄像头,硬件接口丰富,支持二次开发。
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近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。
非必要选择项,可根据实际需求考虑是否使用 ① 选择模型 选择此次训练的模型 ② 添加数据 半监督训练* 半监督深度学习是半监督学习和深度学习结合的产物,可以理解为在深度学习算法中使用无标签样本。
块等信息,返回Markdown格式文本内容,识别准确率可达 90% 以上,可用于文档结构化场景: 解析切分文档,丰富RAG上下文,提高大模型问答系统的效率与精准度 将非结构化文本转换为结构化信息,以提升文档分类、归档和索引效率 产品优势 文心大模型驱动 基于大模型对海量文本的深度学习
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