005-AutoML(自动调参) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果，平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中，选择对应的算法组件。 在调参配置中，设置数据拆分比例、网格拆分数、参数范围和调参方式等。 设置调参模型的评估标准。 点击“确定”，完成自动调参。
自动超参搜索配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。
物体检测训练操作说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
据实际需求考虑是否使用 ① 选择模型 选择此次训练的模型 ② 添加数据 半监督训练* 半监督深度学习是半监督学习和深度学习结合的产物，可以理解为在深度学习算法中使用无标签样本。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_云天化AI课程Comate及向量数据库
百度智能云千帆AI加速器-线上加速营免费大模型案例课程 云天化AI课程 Comate及向量数据库 * 人已报名 2025.9.19 开营 免费报名 学习指南 企业用户激励 课程介绍 课程深度聚焦文心快码智能代码助手与向量数据库两大前沿工具，旨在全面提升学员的智能编程与数据处理能力。
【百度AI搜索开发大赛】当AI遇上播客：用千帆大模型重塑内容消费体验 千帆社区
百度AI搜索的准确性和权威性，直接决定了最终产品的品质。 充分利用平台生态优势 ：深入理解并组合利用千帆平台提供的Agent、工作流、MCP、iRAG等能力，才能实现1+1>2的效果。 从用户需求出发，而非技术炫技 ：真正的创新，源于对用户痛点的深刻理解和优雅解决。 拥抱持续学习 ：AI技术日新月异，作为开发者，必须保持旺盛的学习热情和快速的迭代能力。
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【AI辅助打标】使用千帆平台进行企业级打标模型训练 千帆社区
另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。本文从大模型与深度学习方面入手，解决大模型是否是深度学习的未来的问题。 而微调大模型就很难不对大量数据进行标注，而标注数据的同时数据清洗又是必不可少的一环。
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另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。本文从大模型与深度学习方面入手，解决大模型是否是深度学习的未来的问题。 而微调大模型就很难不对大量数据进行标注，而标注数据的同时数据清洗又是必不可少的一环。
百度智能云学堂知一
5.3提示词的优化与调整 讲义 点击查看 6.1提示词生成器的分类与特点 讲义 点击查看 6.2常用的提示词生成器与工具介绍 讲义 点击查看 7.1机器学习库文本分类应 讲义 点击查看 7.2深度学习库文本生成应用 讲义 点击查看 7.3 模型选择和调参 讲义 点击查看 实训 点击练习 7.4 RAG原理与流程 讲义 点击查看 7.5 实战构建一个RAG应用 讲义 点击查看 8.1提示词工程的应用场景
【峰会】2022云智峰会 | 智算峰会 | 百度智能云
第三层由AI IaaS和AI PaaS组成的“AI大底座”，整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”、飞桨深度学习框架、文心大模型，面向企业AI开发和应用提供完整解决方案。 · 第四层是通用cloud，满足海量的计算需求。
