选择开启自动超参搜索后,算法会多次实验,自动搜寻出适合模型训练的各种参数,来达到高精度的模型效果。 注:开启自动超参搜索后会增加3倍以上的训练时间,请根据实际需求考虑后选择 高级训练配置* 高级训练配置开关默认关闭,建议对深度学习有一定了解的用户根据实际情况考虑使用。
这两个概念通常用于构建和优化深度学习模型,特别是自然语言处理(NLP)领域的模型。 预训练(Pre-training,简称PT):预训练是一种无监督学习方法,模型通过大量无标签数据进行训练,以捕捉数据的底层结构和模式。在自然语言处理领域,预训练模型通常学习词汇、语法和句子结构等基本特征。预训练的目的是让模型学会一定程度的通用知识,为后续的微调阶段打下基础。
了解详情 工业智能质检 智能质检产品实现了光学、机械与算力算法的无缝结合,端云一体化模式,云端支持深度学习模型训练闭环,通过边缘计算支持模型下发和数据回传,进一步优化云端模型。
轻量便捷:基于开源框架编写的算法代码或模型代码,只需少量修改。 AIAK-Training AIAK-Training是基于Horovod深度定制优化的分布式训练框架,在保留Horovod已有功能特性的基础上,增加了新的通信优化特性,能够进一步提升分布式训练吞吐。
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。
XGBoost二分类 拖拽“XGBoost二分类“到画布中,在“参数配置”的“评估指标”中选择“aucpr (PR曲线下的面积),其他可保持默认配置或根据训练情况修改。在“字段设置”的“特征列”中选择v1-v28列和Amount列,“标签列”中选择“Class(int) 。 特征工程预测 拖拽“特征工程预测”组件,对测试集做相应处理。 预测组件 拖拽“预测组件”,用于模型预测。
镜像使用 GPU专用镜像使用说明 GPU专用镜像中,会集成GPU驱动、CUDA、cuDNN、主流深度学习框架等,具体信息如下: GPU专用镜像 CUDA版本 cuDNN 深度学习框架版本 Ubuntu 16.04 LTS amd64 (64bit)-CUDA9.2 CUDA 9.2 cuDNN 7.1.4 无 Ubuntu 16.04 LTS amd64 (64bit)-CUDA8.0 CUDA 8.0
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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EasyEdge是基于百度飞桨轻量化推理框架Paddle Lite研发的端与边缘AI服务平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备端。只需上传模型,最快2分种即可获得适配终端硬件/芯片的模型。 支持主流深度学习网络在15+主流AI芯片的适配,支持多种操作系统。 前往 网络适配硬件表 ,可了解具体的加速效果。详细资料可参考 EasyEdge官网 。