筛选难例完成后,绿色进度条会进展到确认难例阶段,您可以点击【确认难例】完成对预标注结果的人工确认。
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TB级数据且上传时间超过一周:数据导入服务+BOS CLI sync方案。 数据量较小且上传时间短:BOS CLI sync方案。 有关将本地数据迁移至BOS的具体操作方案,请参看 业务迁移到BOS最佳实践 。 在百度智能云上新建前端业务与迁移后的数据库对接,对前端业务进行测试,确保业务可以正常运行。注意:此时线上业务仍对接用户自有数据库,并将增量数据同步至百度智能云。
查询级联列表数据 接口描述 本接口用于查询级联列表数据。 请求(Request) 请求URI GET /v1/visionCascade?
预警大屏 支持通过可视化大屏查看业务统计信息,预警相关情况。支持用户自定义展示模块内容和顺序。 【操作步骤】 选择预警中心->预警大屏; 点击右上角大屏布局调整可选择需要展示的模块,最多可选6个模块,最少0个; 点击「修改底图」的图片,可任意替换,最大不超过10M; 展示顺序可通过拖拽方式任意调整,点击每个模块可自动跳转至对应的应用界面进行细节的查询; 仅管理员账号可见「模拟数据」开关。
导入Prompt+Image+Response数据 登录到 千帆ModelBuilder操作台 ,在左侧功能列选择 通用数据集 ,进入主任务界面。 单轮或多轮的图文混合对话数据,支持单图或多图场景。适用于模型精调的SFT图像理解大模型训练。 对于Prompt+Image+Response数据,目前 只支持上传已标注的数据 。
传输对象 Oracle 仅支持手动选择,在页面左侧选择需要迁移的库表,库表信息将会被自动添加到页面右侧。 上述配置完成后,点击页面下方的 保存并预检查 。 说明 在迁移任务正式启动之前,会先进行预检查。只有预检查通过后,才能成功启动迁移任务。 如果预检查失败,请查看失败检查项的提示,并根据提示修复后重新进行预检查。
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。 这种学习方式,使得AI模型能够从数据中自动提取特征,进而实现对数据的自适应分析和处理。同时,AI大模型还采用了迁移学习技术,将已经在其他任务上训练好的模型,迁移到新的任务中,大大提高了训练效率。 推理(Inference)阶段则建立在训练完成的基础上,将训练好的模型应用于新的、未见过的数据。
使用 string 数据存储和操作 json 操作麻烦,用户需要 GET 查询、反序列化、修改、序列化、SET 更新等一系列操作 先 GET 再 SET,两次网络请求,资源开销大 不能做到原子更新,arr 中新添加元素可能被覆盖 使用 JSON 命令操作 json,只需一条 JSON.ARRAPPEND 命令 *注:当前 JSON 模块还未平台化,大家想要尝试,可以加如流群: 6055819,我们会提供测试环境让大家测试