同时部分参数也支持以环境变量的方式设置键值对。 EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。
可以大幅减少线下搭建训练环境、自主编写算法代码的相关成本。 step5:评估模型效果 训练后的模型在正式集成之前,需要评估模型效果是否可用。在这个环节上EasyDL提供了详细的模型评估报告,以及在线可视化上传数据测试模型效果的功能。 step6:部署模型 当确认模型效果可用后,可以将模型部署至生产环境中。
AutoDL模式开发 为零AI开发基础的用户提供的建模方式,内置基于百度文心大模型的成熟预训练模型,可针对用户数据进行算法自动优化,助用户使用少量数据也能获得具备出色效果与性能的模型。 训练配置 AutoDL模式下支持对模型文件导出类型、模型SDK部署方式、训练使用算法类型等内容进行设置。
可以大幅减少线下搭建训练环境、自主编写算法代码的相关成本。 评估模型效果 训练后的模型在正式集成之前,需要评估模型效果是否可用。在这个环节上EasyDL提供了详细的模型评估报告,以及在线可视化上传数据测试模型效果的功能。 部署模型 当确认模型效果可用后,可以将模型部署至生产环境中。
同时部分参数也支持以环境变量的方式设置键值对。 EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。
同时部分参数也支持以环境变量的方式设置键值对。 EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。
而文心一言大模型在 2B 领域的应用,则是本文介绍的文心千帆大模型平台,这个平台不仅支持百度自家的文心一言大模型,也支持第三方的大模型,如下图所示: 这好比 SAP Business Technology Platform 上,不仅支持 SAP 完全具有自主知识产权的 ABAP 环境,同时也支持第三方开源的 Cloud Foundry 和 Kyma 环境一样。
预置模型调参模式开发 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式,涵盖ResNet、YOLO、PicoDet、MaskRCNN等近30种网络类型,适配大部分场景,开发者只需选择合适的预训练模型以及网络,根据自身经验进行调整,以获得更适合特定场景的模型。 训练配置 预置模型调参模式下支持对模型文件导出类型、训练使用算法与网络类型、网络参数等内容进行设置。
权限 操作 只读权限 服务列表查看 写权限 服务权限配置 管理权限 无 调用统计 权限 操作 只读权限 用量统计查看 写权限 无 管理权限 无 基础资产 镜像管理/环境管理 权限 操作 只读权限 查看预置环境列表、查看预置环境详情、查看自定义环境列表、查看自定义环境详情、复制环境内容、搜索环境 写权限 新建环境、新建环境版本、删除环境、修改环境描述 管理权限 无 基础管控 项目空间管理 权限 操作
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且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。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。