提高ef_search参数可以降低检索陷入局部最优解的概率,提高召回率,相应的,也会消耗更多cpu和内存资源,使查询性能降低。取值需大于k,一般建议200以上。
对于前期快速定位模型问题,性能测试,生成engine,神经网络性能,选择的优化路径等具有重要的指导意义。
查询性能:高效、海量数据查询分析,数据响应时间可达亚秒级。 数据安全:数据脱敏、细粒度权限管理,可以控制分析和分享数据的权限。 角色、职责和权限 角色 职责描述 功能权限 系统管理员 负责数据分析所需计算资源的创建和管理。 创建、管理计算资源集群 数据管理人员 负责EDAP平台数据管理,拥有所有数据的最高权限,进行数据权限管理。 负责EDAP平台数据安全保障,敏感数据分级管理,数据脱敏管理。
通过使用预先训练好的ResNet-50进行图像分类性能的对比测试,在CPU、GPU和FPGA三类设备的物理机上的测试结果如下: 其中: CPU为Intel Xeon CPU E5-2650 v3,使用OpenBLAS占用4核进行测试 GPU为Nvidia Tesla K40m 测试结果可以明显看到FPGA在时延上跟GPU差不多,比CPU快了超过12倍,在吞吐上FPGA更是比GPU超出1.5倍和比CPU
这样做的好处是您在独享整台物理机性能和资源的同时,又能通过虚拟化技术对物理机资源进行充分利用,从而支持更多应用场景,提高物理机的利用效率。 我能对专属服务器和专属实例做哪些操作? 您可以在专属服务器上创建专属虚机实例,即专属实例。并可以通过修改名称、添加备注等方式来管理您的专属服务器资源。还可以快速的清除专属服务器上创建的所有专属虚机实例。
整体评估中,各指标的释义如下: F1-score:给每个类别相同的权重,计算每个类别的F1-score,然后求平均值 精确率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的精确率,然后求平均值 召回率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的召回率,然后求平均值 模型校验 在完成训练后,发布模型前,可以先进行模型校验,以确保模型在实际环境中能获得预期的性能。
如项目中未使用手势识别能力,不要配置该选项,否则会带来不必要的性能损耗。 在一个paddle_config中,type不能重复。
基于API应用开发模式 通过该种方式,开发者可以快速调用大模型的API,获取大模型能力,用户基于 百度智能云千帆大模型平台 可快速调用包括文心大模型在内的各种大模型API,针对第三方大模型,平台还针对性地进行了中文增强、性能增强、上下文增强等优化。
自定义化:用户可以根据自己的需求和场景,定制和配置模型训练和推理的各个环节,以获得最佳的性能和结果。 弹性扩展:平台支持灵活的资源分配和管理,用户可以根据需求动态调整资源的使用情况,以提高效率和节约成本。 代码示例: 在注册千帆大模型后,我体验了一下此平台,以下是一个简单的代码示例,展示了如何使用文心千帆平台进行基于深度学习的图像分类任务。
基于API应用开发模式 通过该种方式,开发者可以快速调用大模型的API,获取大模型能力,用户基于 百度智能云千帆大模型平台 可快速调用包括文心大模型在内的各种大模型API,针对第三方大模型,平台还针对性地进行了中文增强、性能增强、上下文增强等优化。