access_token= + get_access_token ( ) payload = json . dumps ( { messages : [ { role : user , content : 你好 } , { role : assistant , content : 你好,请问有什么我可以帮助你的吗?
access_token= + get_access_token ( ) payload = json . dumps ( { messages : [ { role : user , content : 你好 } , { role : assistant , content : 你好,请问有什么我可以帮助你的吗?
请问有什么我可以帮助你的吗?”等。 前期准备 在开始本教程操作步骤之前,需要完成以下准备工作: 确保已安装了Python,千帆ModelBuilder SDK 支持 Python >= 3.7版本。 确保已完成注册 百度智能云 账号。 注意: 为保障服务稳定运行,账户最好不处于欠费状态。 确保已开通API调用权限。平台已默认开通API调用权限,无需申请授权。
有什么需要我帮忙的吗? 应用调试 经过前边的流程,基本已经完成了应用的搭建,现在一起来验证一下应用是否可用吧。 【问题样例】 请问人类的发展历史是什么 应用发布 调试好应用之后,就可以发布啦。 如需获取更多应用开发资源,请 联系我们
题外话:模型优化器(model optimizers)和(AOT)编译器之间有区别吗?在我看来,两者的区别有点模糊。我是这样从概念上区分这两个术语的。 首先,两者都是 ahead-of-time (译者注:在程序实际运行之前,就对其进行编译或优化处理)的。
识别错误图片示例 通过分标签查看模型识别错误的图片,寻找其中的共性,进而有针对性的扩充训练数据。 例如,你训练了一个将小番茄和樱桃分类的模型。在查看小番茄分类的错误示例时,发现错误示例中有好几张图片都是带着绿色根茎的小番茄(与樱桃比较相似)。这种情况下,就需要在小番茄分类的训练集中,多增加一些带绿色根茎的图片,让模型有足够的数据能够学习到带根茎的小番茄和樱桃的区别。
access_token= + get_access_token ( ) payload = json . dumps ( { messages : [ { role : user , content : 你好 } , { role : assistant , content : 你好,有什么我可以帮助你的吗?
access_token= + get_access_token ( ) payload = json . dumps ( { messages : [ { role : user , content : 你好 } , { role : assistant , content : 你好,有什么我可以帮助你的吗?
access_token= + get_access_token ( ) payload = json . dumps ( { messages : [ { role : user , content : 你好 } , { role : assistant , content : 你好,有什么我可以帮助你的吗?
access_token= + get_access_token ( ) payload = json . dumps ( { messages : [ { role : user , content : 你好 } , { role : assistant , content : 你好,有什么我可以帮助你的吗?