选择模型:选择要训练的模型 选择数据集:选择训练模型使用的数据集 选择目标列:从数据集中选择一列作为预测列 算法类型:包括二分类、多分类和回归,也可以选择自动,此时系统会根据数据集以及选择的目标列进行判断。 部署方式:当前仅支持公有云API方式。 单击“开始训练”启动训练任务。
使用10000条训练样本,将在10min内完成训练.同样的数据量情况下,效果比高精度的模型4-5% 「高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 Step 3 添加数据 添加训练数据 可选择多个数据集 训练时间与数据量大小和您选择的模型类型有关,如果您选择的是高性能的模型,使用10000
支持生成并运行Python代码来解决用户数据处理和分析、数据可视化、数学计算等方面的需求。支持文件格式包含:xlsx、csv、jsonl、json、docx和pdf。 报告撰写Agent:具备专业化、结构化报告输出能力。可基于用户需求或各类输入信息完成报告的框架搭建、内容组织、逻辑梳理与格式化呈现。支持内容输出为HTML及Markdown的文件格式。
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Doris物化、逆向:维度建模支持面向Doris数据源的物化、逆向,提升面向应用端的查询效率。
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