车用地图导航系统

什么是数据洞察 1. 如何理解数据洞察与处理 在大语言模型的精调领域，数据准备占据着至关重要的作用。贴合业务精调目标的高质量SFT数据集，可有效提升大语言模型的训练效率及效果表现。 SFT数据集评价标准 什么是一份好的SFT数据集？以下列举了一些经过验证的实践经验： 精调数据最好来自于业务场景的真实调用数据，样本分布情况相近，从而让大模型更好的参考学习。

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什么是Post-pretrain 目录 定义 优势 应用场景 定义 Post-pretrain是一种预训练的模型训练方法。在本平台中，我们需要先对泛文本无标注数据进行预训练，得到一个强大的通用语言模型。然后，在此预训练模型的基础上进行SFT，调整部分参数后，得到一个更强大的模型。 关于如何创建一个Post-pretrain任务可查看 指导说明 。

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实例分割是主流的计算机视觉任务，对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。

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如何用可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像识别服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 植物识别 API 的样例，帮助您零编码快速体验并熟悉图像识别服务。 视频教程请参见 如何用可视化工具调用API服务（视频版） 。 1.

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如何用代码调用服务 如何使用代码调用服务 API 1. 准备开发环境 我们选择用 Python 来快速搭建一个原型，关于如何安装 Python。可以参考下表列出的不同操作系统的安装方法进行安装。

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什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务，帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理，自动化的完成数据清洗、数据标注等工作，为模型训练提供高质量数据。

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用BML实现图片分类 目录 1. 图片分类简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 抽油机工况分类数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 用BML实现图片分类：以抽油机工况分类为例 图片分类简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！ 图像分类是经典的计算机视觉任务，也是所有计算机视觉任务的基础。

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通过这种方式，模型不仅能解决这个具体的问题，还能应用相同的推理过程来解决类似的问题，比如“杰克有15个橙子，他吃掉了5个，问杰克还剩多少个橙子？” 使用这种方法， 模型就像在学习一个解决问题的通用策略，而不是仅仅记住每个问题的答案。 好的，带着这个知识，我们来看看如何准备有价值的训练数据吧。 一、什么是有价值的训练数据？ 首先，什么是训练数据呢？

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