训练时长与等待时间说明 EasyDL训练平台各类模型均是使用GPU集群进行训练,一个模型训练通常需要几十分钟至几个小时不等,在EasyDL零售版中,训练时长与参与训练的SKU单品图和实景图片数量有关,下表为各种训练数据量级所需要的大致训练时间: 训练实景图片数 SKU是否上传单品图 训练平均时长 6000以上 是 10小时以上,24小时以内 6000以上 否 10小时以上,24小时以内 4000~6000
资金和账单归属 企业组织中的每个账户为资金的拥有者,可以单独出账单,同时主账户可以申请开通财务管理权限,通过资金划拨的方式统一支付组织中所有子账户的账单。 账户为资金和计费的载体,子用户不会单独出账单,账户下所有子用户产生的资源费用都记在主账户下。
资金和账单归属 企业组织中的每个账户为资金的拥有者,可以单独出账单,同时主账户可以申请开通财务管理权限,通过资金划拨的方式统一支付组织中所有子账户的账单。 账户为资金和计费的载体,子用户不会单独出账单,账户下所有子用户产生的资源费用都记在主账户下。
GPU 加速版 使用 GPU 加速版,在安装完 whl 之后,必须: 从 这里 下载 TensorRT7.0.0.11 for cuda9.0,并把解压后的 lib 放到 C++ SDK 的 lib 目录或系统 lib 目录 运行时,必须在系统库路径中包含 C++ SDK 下的 lib 目录。如设置 LD_LIBRARY_PATH cd ${SDK_ROOT} # 1.
Dapp应用层开发 Dapp应用层要做什么 Dapp应用层最主要的是实现用户侧的交互逻辑,包括web页面和页面事件响应。同时不同的操作会带来不同的事件,我们还需要针对页面事件去调用后端智能合约方法,存入便签、更新便签、读取便签等。 由于是基于React框架做的实现,我们首先要准备一套Dapp应用层的开发环境。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 37 10 Linux命令行机器人之---(4.)100行代码挑战开发一个完整的命令行机器人 大模型开发 / 技术交流 社区上线 开箱评测 API 2023.10.03 3628 看过 Linux命令行机器人系列文章导航 如果前三步骤都很熟悉了,请跳过直接第4步。否则强烈建议查看学习!!!
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声音分类训练时长说明 训练时长与数据量、所选算法紧密相关。 目前 声音分类的训练时长主要影响因素为数据量 ,以下为内部测试的数据量与训练时长的对应关系,供参考: 数据量 训练时长 数十个音频 60min左右 数百个音频 90min左右 数千个音频 120min左右 数万个音频 150min以上
从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务,已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中,单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”,进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下拉菜单中选择要导入的模型的名称和版本: 单击“提交”,完成模型导入。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 1 RAG VS Agent,如何选择最适合你的创建应用方式? AI原生应用开发 / 技术交流 LLM 2024.04.10 4037 看过 对于刚接触大模型的朋友们可能对RAG和Agent有点陌生,上述两个方向被业内认为是能够充分发挥大模型潜力的应用方向。