EdgeBoard车牌识别软硬一体方案说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
专项适配百度自研算法，并深度兼容AI开发平台EasyDL和开源深度学习平台PaddlePaddle，支持模型在线效果验证，外接显示器实时显示渲染结果，同时，支持HTTP回调和HTTP模型推理服务，可接入USB摄像头和RTSP网络摄像头，硬件接口丰富，支持二次开发。
EdgeBoard车辆检测软硬一体方案说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
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应用场景 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
人工智能训练 针对深度学习的训练负载，有大批量的数据，例如图片、语音、文本等，需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求。 可选择高性能的GPU型号来缩短网络模型的收敛时间，深度学习中存在大量矩阵计算，建议选择支持Tensor Core功能的GPU做计算加速。 进一步提高计算效率可选择分布式训练并选择支持高速GPU互联能力的型号.
EdgeBoard车型识别软硬一体方案说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
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文生文SFT最佳实践 - ModelBuilder
在以上的通用与垂直场景中，SFT能做到： 任务特定性能提升 ：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而，它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行SFT，模型可以进一步学习任务相关的特征和模式，从而提高性能。 提高领域适应性 ：预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。
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