ERNIE-Novel-8K - ModelBuilder
他们知道，无论未来会遇到什么困难和挑战，只要彼此信任、相互扶持，就一定能够度过难关。
常见问题 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
每个账号最多申请发布十个模型，已上线模型无法删除 申请发布模型审核不通过都是什么原因？ 可能原因有，1、经过电话沟通当前模型存在一些问题或者不再使用，如训练数据异常、数据量不够、不想再继续使用等原因，沟通达成一致拒绝。2、电话未接通且模型效果较差，会直接拒绝。如果需要申诉，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈
轮播图文 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
填充模式 - 当图片原始尺寸和设定宽高不同时，系统应该采用什么方式进行填充。填充方式总共有 3 种： 填满容器（可能扭曲） - 无视原图尺寸在宽高两方面填满容器，相当于 background: 100% 100% 。当原图比例和容器不同时可能会让图片扭曲。 居中显示（可能留白） - 根据原图比例和容器比例，在原图较长的方向上填满，相当于 background: contain 。
FAQ问答 - 百度智能外呼
例如，标准问：银行存款业务有哪些，相似问：什么是银行的存款业务。 问法关键词/规则：用户表述中包含问法的对应关键词或匹配到模板表达式时，即回答此问题下答案。在项目初期语料不足和长难句难以识别的情况下，添加关键词和模板规则有利于识别用户问并做出回复。 答案：用户发送的消息匹配到标准问或扩展问时，回复给用户的内容。同一问题下可以有多个答案，在触发问题时随机回复。
SFT调优快速手册 - ModelBuilder
SFT调优快速手册 目录 SFT概述 准备数据 选择SFT的超参数 关于平台的SFT操作流程您可查看 视频介绍 ，视频中的操作流程为历史参考版本，界面可能会与您当前操作的平台有部分差别～ SFT(有监督微调)概述 什么是SFT 有监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。
LLM 推理优化探微 (4) ：模型性能瓶颈分类及优化策略 千帆社区
在计算能力受到限制的情况下，这一点显而易见：没有什么能够阻止我们利用全部算力，我们只受限于硬件的峰值能力（hardware’s peak capacity）。在内存带宽受限制的情况下，我们在 1 秒内可获取的最大数据量由硬件的内存带宽 BW_mem 决定。如果算法的算术强度为 A，我们在 1 秒内可以实现的最大浮点运算数量为 BW_mem * A。 增加算法的算术强度会产生什么影响？
【千帆SDK+】OpenCompass评测功能的使用 千帆社区
文心旗舰大模型ERNIE 4.0 Turbo现可支持精调 千帆大模型平台官方小助手 2024.08.21 10083 7 12 一文搞懂：Ernie系列模型的QPS、RPM、TPM有什么不一样 百度智能云千帆社区 2024.09.12 23656 0 0 千帆大模型平台官方小助手 关注 已关注 相关文章 手把手教你三步极速蒸馏DeepSeek R1，效果媲美OpenAI o3 mini！
【教程】SFT调优快速手册 千帆社区
目录： SFT概述 数据准备 选择SFT的参数 SFT概述 什么是SFT 监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。在千帆平台上已经预置了ERNIE-Bot系列大模型和BLOOM系列大模型。 SFT在大语言模型中的应用的作用 任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。
【教程】SFT调优快速手册 千帆社区
目录： SFT概述 数据准备 选择SFT的参数 SFT概述 什么是SFT 监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。在千帆平台上已经预置了ERNIE-Bot系列大模型和BLOOM系列大模型。 SFT在大语言模型中的应用的作用 任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。
9.厂区工人抽样行为识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
这些数据有什么要求？ 在数据采集数量上，一是要保证每个标签的数据量不低于50，理论上标签量越多，模型效果更好；二是尽量保证各个标签的数据量不要差异太大，也就是要具有一定的均衡性。在数据采集方式上，要尽量采集真实场景图片，不用使用非真实场景图片，如网络图片。 在本案例中，建议基于厂区摄像头视频数据来抽帧得到图像数据，建议包含至少100张具有抽烟标签的图片，有条件的情况下可进一步增加图片样本量。
