快速上手 Prompt-tuning 千帆社区
缺点：人工模板构建过程繁琐，标点符号等细微的变化会让模型效果产生巨大差异，导致手工构建模板有较高的不稳定性。构建过程费时费力。 自动构建基于 离散 token 的模板 优点：离散模板的构建相对简单，对专业知识没有太大的要求。 缺点：具体任务中需要进行大量实验选择合适的 Prompt，在部分任务中存在性能不理想的问题。
CCE Deep Learning Frameworks Operator 说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
组件功能 集成主流深度学习框架，提供开箱即用的深度学习任务提交能力，目前支持以下深度学习框架： 1、TensorFlow（ TFJob ） 2、PyTorch（ PyTorchJob ） 3、MXNet（ MXJob ） 4、PaddlePaddle（ PaddleJob ） 使用场景 您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务，提高 AI 工程效率。
千帆大模型沉浸式开箱之大模型训练完整历程 千帆社区
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升级检查 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
修改集群设置提高分片数限制。
应用场景 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
人工智能训练 针对深度学习的训练负载，有大批量的数据，例如图片、语音、文本等，需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求。 可选择高性能的GPU型号来缩短网络模型的收敛时间，深度学习中存在大量矩阵计算，建议选择支持Tensor Core功能的GPU做计算加速。 进一步提高计算效率可选择分布式训练并选择支持高速GPU互联能力的型号.
南方电网_提升电力服务智能化水平_智能客服
机器深度学习 打造广东电网“特有“智能知识库 客户中心承担着客户和企业信息交互的重要职能。但很多客户中心知识库陈旧、搜索体验差、无自学习能力，无法支持人工坐席应对客户繁杂的问题，准确及高效服务戛然而止。智能知识库可通过机器学习算法识别出企业通用语料，为客户提供标准通用的知识库。同时通过持续挖掘用户与机器人客服的历史会话进行自主学习，不断提高解决问题的能力。
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训练模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
添加自定义测试集的目的： 如果学生的期末考试是平时的练习题，那么学生可能通过记忆去解题，而不是通过学习的方法去做题，所以期末考试的试题应与平时作业不能一样，才能检验学生的学习成果。那么同理，AI模型的效果测试不能使用训练数据进行测试，应使用训练数据集外的数据测试，这样才能真实的反映模型效果 期末考试的内容属于学期的内容，但不一定需要完全包括所学内容。
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