下列不属于数据仓库特征的  内容精选
  • 10.电动车进电梯自动预警 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    效果优化 训练一次无法得到良好的模型效果是常见业务问题,您可以通过以下方式持续优化您的模型效果: 第一,通过查看模型评估报告,发现识别错例或难例的分布特征,并针对性的扩充对应场景的数据集,如在本案例中发现识别错误的case更多集中在电梯间人员较多,目标物体遮挡严重的场景,您可以采集更多此场景的数据,或利用数据增强随机遮挡的方式扩充数据集。

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  • ERNIE-4.0-8K-0329 - ModelBuilder

    说明: (1)值越大表示惩罚越大 (2)默认1.0,取值范围:[1.0, 2.0] stream bool 否 是否以流式接口的形式返回数据,默认False · True:是,以流式接口的形式返回数据 · False:否 retry_count int 否 重试次数,默认1次 request_timeout float 否 请求超时时间,默认60秒 backoff_factor float 否 请求重试参数

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下列不属于数据仓库特征的  更多内容
  • ERNIE-4.0-8K-Preview-0518 - ModelBuilder

    说明: (1)值越大表示惩罚越大 (2)默认1.0,取值范围:[1.0, 2.0] stream bool 否 是否以流式接口的形式返回数据,默认False · True:是,以流式接口的形式返回数据 · False:否 enable_system_memory bool 否 是否开启系统记忆,说明: (1)false:未开启,默认false (2)true:表示开启,开启后,system_memory_id

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  • 对话Chat V2 - ModelBuilder

    role值为assistant · 当第一条message的role为system,role值需要依次为system -> user/function -> assistant -> user/function ... (4)message中的content总长度不能超过对应model的输入字符限制和输入tokens限制,请查看 各模型上下文长度说明 stream bool 否 是否以流式接口的形式返回数据

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  • 更新定制服务 - ModelBuilder

    完全控制千帆大模型平台的权限:QianfanFullControlAccessPolicy 运维操作千帆大模型平台预测服务的权限:QianfanServiceOperateAccessPolicy SDK调用 调用示例 Python Go Java Node.js import os from qianfan import resources # 通过环境变量初始化认证信息 # 使用安全认证AK/SK调用,替换下列示例中参数

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  • 记忆 - 千帆AppBuilder-产品文档

    记忆 记忆变量 通过添加记忆变量可以让智能体记住用户的关键信息,生成更符合用户特征的回答。 可以通过变量在对话中记录、修改用户的特征信息,如性别、年龄,所在地等单个数据让智能体能够实现更个性化的回复;也可以记录轮次、回合等变量实现多轮次的复杂交互。 添加记忆变量:点击记忆变量右侧的【+】,即可创建记忆变量。在弹框可以编辑变量与新增变量。

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  • ERNIE-3.5-128K-Preview - ModelBuilder

    Bash Python # 步骤一,获取access_token,替换下列示例中的API Key与Secret Key curl 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?

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  • 创建模型压缩任务 - ModelBuilder

    SDK调用 调用示例 Python Go Java Node.js import os from qianfan import resources # 通过环境变量初始化认证信息 # 使用安全认证AK/SK调用,替换下列示例中参数,安全认证Access Key替换your_iam_ak,Secret Key替换your_iam_sk,如何获取请查看https://cloud.baidu.com/doc

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  • 获取模型详情 - ModelBuilder

    SDK调用 调用示例 Python Go Java Node.js import os from qianfan import resources # 通过环境变量初始化认证信息 # 使用安全认证AK/SK调用,替换下列示例中参数,安全认证Access Key替换your_iam_ak,Secret Key替换your_iam_sk,如何获取请查看https://cloud.baidu.com/doc

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  • 场景方案·职业教育 - ModelBuilder

    这里需要注意: 数据集数量 数据重复 调整prompt 数据分布 保证一定的 评估数据集数量 ,如 1000条以上 。这样能更客观的统计出大模型的真实效果 如果在模型中,涉及了SFT的训练,需要保证评估数据集不在训练集中,若用训练集数据去评估,评估结果一般会表现的非常高。

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