修改集群设置提高分片数限制。
AI开发平台EasyDL和开源深度学习平台PaddlePaddle,支持模型在线效果验证,外接显示器实时显示渲染结果,同时,支持HTTP回调和HTTP模型推理服务,可接入USB摄像头和RTSP网络摄像头,硬件接口丰富,支持二次开发。
FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务,单卡提供约3TOPs的定点计算能力,支持典型深度卷积网络算子,如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 我们基于FPGA的深度学习硬件,定制优化了主流深度学习平台,如caffe等,您可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台,而无需考虑底层硬件细节。
百度打造了中国第一个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨,相当于人工智能时代的操作系统。 基于飞桨,百度进一步攀登预训练大模型的技术高地,打造具备“知识增强”能力的文心大模型,其中多个模型达到世界领先水平。 除了在“AI 硬指标”方面,各家 AI 云服务厂商同样在打磨自己独特的 AI+行业变现能力,以博得更高的市场份额。
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app_tracking app_tracking 最基本的功能是SLAM算法,在模组移动过程中能够根据环境的特征点绘制出运动轨迹,并且能够在模组移动到起点时闭环 app_tracking 还具有深度检测的功能,能够展示深度图和障碍物提示 app_tracking 能够根据环境亮度进行自动曝光 app_tracking 能够将走过的路径存储下来,并且能够读取之前的路径,以达到更精确的效果以及实现重定位
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贴合业务精调目标的高质量SFT数据集,可有效提升大语言模型的训练效率及效果表现。 SFT数据集评价标准 什么是一份好的SFT数据集?以下列举了一些经过验证的实践经验: 精调数据最好来自于业务场景的真实调用数据,样本分布情况相近,从而让大模型更好的参考学习。 针对用户反馈差的问答数据,人工标注改写为更优质的大模型回复,以定向调优模型表现。