信息公开和数据开发需求  内容精选
  • 资源池管理简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    BOS对象存储 百度智能云对象存储BOS是一款稳定、安全、高效、高可拓展的云存储服务,支持标准、低频、冷归档存储等多种存储类型满足多场景的存储需求。用户可以将任意数量形式的非结构化数据存入BOS,并对数据进行管理处理。 在挂载资源池后,用户在使用资源池时,所使用的数据集需要保存在BOS中进行调用,故而用户需要事先创建自己的 BOS对象存储 ,才可以在平台上提交相关的训练任务。

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  • Notebook简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    Notebook类型及支持的开发语言AI框架 Notebook支持如下几种类型: 图像分类-单图单标签、图像分类-单图多标签、物体检测 语言: Python3.7 Python2.7 框架: PaddlePaddle 1.8.4 PaddlePaddle 1.7.1 PaddlePaddle 1.6.2 PaddlePaddle 1.5.1 数据集:可以导入相应类型的数据集 通用 语言: Python3.7

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  • Notebook使用参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    环境信息 用于查看当前Notebook运行的软硬件信息以及创建新的终端连接。 数据集 用于将在BML的数据服务中创建的数据集同步到Notebook运行的容器中。 在导入数据集时,系统会自动在Notebook运行环境的“/home/data/”目录下创建以“数据集ID”为名的文件夹,并将数据集的原始文件以及标注文件复制到该文件夹中。

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  • 3.海洋馆动物识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    同时,针对海象海狮天然的外观趋同,了解到在大型鱼缸内存在的物种是海象,而海狮常见于单独表演场地,是需要观展人独立买票进行参观,因此不存在需要识别海狮的可能性,所以,将海狮数据集进行剔除,避免影响整体识别效果。 常见问题 问题1:为什么选择图像分类任务? 在该场景的业务逻辑下需要识别鱼缸中鱼的品类,不需要检测鱼的个数、位置等其他信息,因此,图像分类适合该业务场景。

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  • EasyDL跨模态整体介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    文心大模型既包含基础通用的大模型,也包含了面向重点领域重点任务的大模型,还提供丰富的工具与平台,支撑企业与开发者进行高效便捷的应用开发。“知识增强”是文心的核心特色,文心能够同时从大规模知识海量多元数据中持续学习,如同站在巨人的肩膀上,训练效率理解准确率都得到大幅提升,并具备了更好的可解释性。 灵活的部署方案 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器上。

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  • 千帆起航:探索百度千帆AppBuilder在AI原生应用开发中的革新之路 千帆社区

    3.实战分享:利用千帆AppBuilder加速开发开发涉及复杂信息检索生成的应用时,RAG成为了我不可或缺的工具。它通过结合检索生成模型,使得应用能够在提供答案时参考大量的文档数据,从而大幅提升了回答的准确性相关性。这一功能在构建如智能客服或知识问答系统时尤为重要。

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  • 千帆起航:探索百度千帆AppBuilder在AI原生应用开发中的革新之路 千帆社区

    3.实战分享:利用千帆AppBuilder加速开发开发涉及复杂信息检索生成的应用时,RAG成为了我不可或缺的工具。它通过结合检索生成模型,使得应用能够在提供答案时参考大量的文档数据,从而大幅提升了回答的准确性相关性。这一功能在构建如智能客服或知识问答系统时尤为重要。

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  • 什么是BML - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业个人开发者的机器学习集成开发环境,为经典机器学习深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务,帮助用户更快的构建、训练部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理,自动化的完成数据清洗、数据标注等工作,为模型训练提供高质量数据

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  • 专业版价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    专业版价格说明 专业版训练价格说明 目前EasyDL专业版支持两种开发方式,分别为脚本调参开发及Notebook开发。价格如下: 脚本调参 :支持用户在配置任务中选择运行环境及节点数,根据不同的运行环境及节点数、训练时长价格不同。具体价格详见脚本调参训练价格说明 Notebook :限时免费,我们为每位用户免费提供了100小时的算力支持,超出后可以通过 提交工单 联系工作人员申请扩充训练时长。

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  • 11.零售店商品销量预估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    然而随着市场信息数字化信息化的高速发展,数据变多了、影响因素复杂了,细分领域竞争也逐渐变得激烈,而这些都是要被考虑到预测因素中,在一个不能聚焦的问题中,人的经验很难全面地考虑到各个维度,给出准确判断。因此依赖专家经验的预测方式具有较为主观,准确率不稳定的风险,从而给生产采购、供应链管理财务管理带来一定的隐患。

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