训练效果监控Tensorboard 概述 TensorBoard是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。它可以帮助开发人员和研究人员更好地理解和调试他们的模型，从而提高模型的性能和效率。百舸AI计算平台AIHC中集成了Tensorboard的能力，本文将介绍如何在百舸平台使用Tensorboard。

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XGBoost框架API调用文档 本文档主要说明使用XGBoost框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于XGBoost机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/SK

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框架 beta4 - - - 支持 不支持 我们以Wordpress和Discuz为例，介绍框架的安装方法，具体操作请参看： 使用WordPress快速建站 、 使用Discuz搭建论坛 。

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通俗来讲，模型蒸馏就是让一个效果较好的、庞大“教师模型”，将知识“传授”给一个较小的“学生模型”的训练，使得学生模型在参数量和计算复杂度较低的情况下，尽可能接近甚至超越教师模型的效果。 千帆ModelBuilder模型蒸馏原理 选择“数学竞赛”，使用千帆ModelBuilder一键蒸馏DeepSeek-R1 为什么选择数学竞赛？

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