用户只需上传数据及代码,指定训练框架、搜索算法以及需要搜索的超参数,即可完成超参搜索任务。 自动搜索作业目前支持以下5种超参搜索算法: 1. 随机搜索 2. 贝叶斯搜索 3. 进化算法 4. 进化-CMAES 5. 粒子群算法 随机搜索 随机搜索作为最为常见的搜索算法之一,在搜索空间较大的场景中,拥有不错的表现。在每次试验中,算法会对每个参数进行随机取值并组合,作为新的一组建议超参用于训练。
千帆大模型在国内也是相对厉害的模型,期望早日投身生产一线,加快中国的发展, 今天带大家测评一下百度智能云千帆大模型平台 开通大模型 进入百度智能云千帆大模型平台: https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview 可以在左侧看到 数据服务,数据标注,数据处理,知识库,大模型训练, RLHF训练,大模型管理,模型仓库,模型评估 ,模型压缩,大模型服务等功能,
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模型平均准确率可达 90% 以上 低成本数据 提供可视化数据管理平台,对上传图片进行智能预标注,仅需核对修改即可完成标注,并可基于一张标注图片批量生成虚拟数据,快速扩充训练集,启动模型训练 超灵活部署 支持多种部署方式,公有云服务可一键部署,即刻生成 Restful API,毫秒级调用响应,高并发承载;同时,完整平台支持私有化部署,可用于搭建企业内部 AI 中台;也可支持产出模型容器化打包进行本地部署
常见问题 问题1:我应该采集多少数据?这些数据有什么要求? 在数据数量上,理论上数据量越多,模型效果更好;二是尽量保证各个特征列的分布不要差异太大,也就是要具有一定的均衡性。
如 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssX yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd 等等 时间间隔 选择时间列与目标列后,系统会根据数据的前100行去推断时间间隔,但是难免会推断错误。 预处理阶段会根据选择的时间间隔对数据进行重新采样,若选择了过大的时间间隔,降采样会导致数据过短。
2 Service temporarily unavailable 服务暂不可用,请再次请求, 如果持续出现此类错误,请通过QQ群(649285136)或工单联系技术支持团队。
预置模型调参支持视觉和自然语言处理两大技术方向: 技术方向 类型 视觉 图像分类 物体检测 实例分割 自然语言处理 文本分类 短文本相似度 序列标注 文本实体抽取 表格数据预测 二分类 多分类 回归
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 如何在本地部署大语言模型:工具与指南 大模型开发 / 技术交流 LLM 2024.11.13 3391 看过 在快速发展的人工智能领域,大语言模型(LLMs)正成为各类应用的核心。无论是在智能客服、内容生成,还是在教育与医疗等领域,这些模型的应用潜力巨大。然而,云端服务的高昂费用和数据隐私的担忧,让越来越多的用户希望能够在本地环境中部署这些强大的模型。
如果你已从AI市场购买了模型算法,也可以基于已购模型的算法训练: 前往AI市场购买 > 本地部署的用户可在 算法推理性能大表 中查看具体硬件上评测的性能信息 ③ 添加数据 添加训练数据 先选择数据集,再按分类选择数据集里的图片,可从多个数据集选择图片 训练时间与数据量大小有关,1000张图片可以在30min内训练完成 Tips : 如只有1个分类需要识别,或者实际业务场景所要识别的图片内容不可控,可以在训练前勾选