本案例一共覆盖133个超市,每个超市约10个收银台,每月为集团减少损失大约7万美元。
例如希望对上面的数据模型进行提问:2019 年各月的销量是多少?则可以对「数量」这个数据字段配置同义词「销量」: 配置推荐问题 对于开启了 AI 问答功能的模型,可以在这里统一管理模型的推荐问题,推荐问题会在用户输入问题时对用户进行提示。 问答模型的更新 在数据模型开启了 AI 问答功能后,每次对数据模型进行编辑保存操作都会触发问答模型的重新训练。
备案服务的配额有多少 备案服务为每一种产品提供了一定的免费服务配额。 云服务器BCC :包年包月付费形式,每个已关联EIP(弹性公网IP)的BCC实例支持提交5个网站备案。 按需付费形式,暂不支持备案。 负载均衡BLB :每个已关联EIP(弹性公网IP)的BLB实例支持提交5个网站备案。 弹性裸金属服务器BBC :每个已关联EIP(弹性公网IP)的BBC实例支持提交5个网站备案。
输出后的结果则显示运行耗时多久,以及花费多少token。 此时它的回答已经很让人满意了但是我手头刚好有关于机器学习的 pdf ,顺手想尝试下自己搭建个知识库跟官方知识库的结果有什么不同。 重新开一个AppBuilder页面点击知识库并点击创建知识库。 填写知识库名称、上传文件并勾选知识增强 点击确认创建后等待一段时间知识库初始化。
输出后的结果则显示运行耗时多久,以及花费多少token。 此时它的回答已经很让人满意了但是我手头刚好有关于机器学习的 pdf ,顺手想尝试下自己搭建个知识库跟官方知识库的结果有什么不同。 重新开一个AppBuilder页面点击知识库并点击创建知识库。 填写知识库名称、上传文件并勾选知识增强 点击确认创建后等待一段时间知识库初始化。
常见问题 问题1:我应该采集多少数据? 如果是为了体验模型训练和使用的流程,每个类别准备20张即可开始训练。如果需要保证模型效果,模型将投入业务中使用,建议每个类别准备300-500张图片,且覆盖光照和角度都比较全面,从而保证模型的泛化性。 问题2:我有些标签数据量很少,会不会影响模型效果?如果影响,我应该怎么办? 某类标签的数据量相比其他标签的量较少,会影响模型对此类标签的识别准确率。
skip_steps = 10 # 间隔多少个batch时打印训练日志 组网部分,包括了ERNIE表示、BOW模型表示和分类任务几个部分,代码介绍如下: 2.
每个账户可以同时运行多少个集群? 目前BMR单用户付费集群最多同时运行5个。 集群在不停止服务的情况下是否支持规模扩展? 支持,集群是可扩展的。点击“集群列表>节点配置变更”,进入“变更配置”页面,设置增加CORE节点数量,点击“确认配置调整”即完成扩展。
经过压缩后的节约在大约三分之一的tokens, 可以输出15~20周的内容。 2)当然还可以进一步压缩,比如我们可以结合实际业务的理解,对输出结果中的固定内容进行省略或者使用简写替代。如像“减重训练计划”, “第x周”, “训练目标”这些是固定内容的标题, 每周都一样,可以省略或者简写,但同时需要在提示词中对内容位置或者简写做补充说明,增加了prompt的复杂度,这里就不再推荐此方式。
无 分桶数 是 计算时把数据分成多少份 范围:[5, 1000]。 20 评估列选择 是 自动配置会根据系统默认字段配置字段。手动配置可以手动选择要预测标签列。 自动配置 预测分数列 是 输入数据集中的该列代表异常分数,分数越大表示越可能是异常值。