产品描述 - 智能工业质检IQI_工业质检_工业互联网
AI视觉技术使用深度学习算法训练大规模神经网络，可以自动提取目标图像的特征，从而更好地分析图像，对复杂表面检测抗干扰能力强，漏检误检低，且准确率随着数据量提升可持续优化。 除此之外，产品提供多种智能工具，例如标注数据快速生成、数据快速复核、多维度数据统计等。零代码操作，简单易用，方便用户基于自身需求更灵活地训练AI模型。
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AI大模型学习笔记之二：什么是 AI 大模型的训练和推理？ 千帆社区
在训练阶段，大模型通过深度学习技术，通过多层神经网络，对接收输入的海量数据进行学习和优化，并通过学习调整模型的参数，使其能够对输入数据进行准确的预测。 这通常涉及到使用反向传播算法和优化器来最小化模型预测与实际标签之间的误差。为了提高模型的性能，一般需要使用大规模的数据集进行训练，以确保模型能够泛化到各种不同的情况。
CCE集群使用Jenkins持续发布 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
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官渡
官渡城市大脑不是孤立的技术创新活动，也是机制创新，加速了从数据封闭到数据开放的观念转变，通过打通城市的神经网络，对整个城市进行即时分析和研判，让数据帮助城市思考、决策和运营。
文心一言云服务及相关产品
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视觉任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉任务模型部署整体说明 模型仓库中的视觉模型可部署在公有云服务器、私有服务器，封装成可离线运行的设备端SDK，或直接购买软硬一体方案，灵活适配各种使用场景及运行环境 您可以点击进入 预训练网络与部署方式适配性 页面，查询各预训练网络对下表所示的部署方式、硬件、系统的支持情况 部署方式 支持的硬件 支持的系统 公有云部署 可集成公有云API即可 不限制 私有服务器部署[私有API] 通用X86 CPU
【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 （模型微调篇） 千帆社区
Finetune（微调）就是在Pre-trained的模型后面加一些简单的类似全连接的神经网络，用业务数据在训练一下，学到行业内的知识, 相当于模型从100到110。 Post-training（后训练）就是预训练的二阶段，预训练是从零到1的搞了一个语言模型。Post-training是在预训练后的模型上，再来一波预训练，是语言模型的训练。后面的finetune是基于业务的微调。
实例组接口 - 云监控BCM | 百度智能云文档
0, "serviceNameAlias": null, "typeNameAlias": null, "regionAlias": null, "tagKey": "", "typeTarget": "" } 更新实例组名称 请求结构体 Method: Patch
综述 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档
BML还提供前沿的深度学习研发成果，从普通DNN到Word2Vec训练有全面的支持，帮助用户训练自己的神经网络并且对训练结果进行可视化，方便进行深度学习的训练过程以及结果的可视化。 BML还为公有云的企业级用户提供了成套的解决方案，快速接入解决企业的实际问题，帮助用户挖掘大数据的价值。
