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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 14 百度智能云千帆大模型平台应用开发挑战赛开赛啦 大模型开发 / 技术交流 LLM 数据集 插件应用 2023.09.25 10966 看过 大模型浪潮席卷全球,技术代际变革引领的新时代即将来临。
BOS Connector for Pytorch 可以用来从 BOS 中读取用于随机数据访问模式的 BosMapDataset 数据集,也支持读取用于顺序数据访问模式的 BosIterableDataset 数据集。另外可使用该工具将 Checkpoint 数据直接保存到 BOS 中,而无需先保存到本地存储。
同理,测试集的标签是训练集的全集或者子集即可。 配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说,通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时,可以通过配置数据增强策略,对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据,提高泛化能力。
开发者:拥有授权项目下数据,训练,部署等平台功能权限。 标注成员:拥有授权项目下多人标注任务接收的权限
审核中心主要包括数据审核和BOT审核。 数据审核用于对知识的采编进行复核,只有当审核通过的知识才能在产品中生效进行使用。企业版支持对意图、实体、FAQ问答、表格问答、文档、大模型知识问答、闲聊、不响应问、拓展问、诊断审核、特征词库以及标注的变动进行审核。 新画布版本的数据审核,支持对画布主题、意图、实体、FAQ问答、表格问答、大模型知识问答、特征词库以及标注的变动进行审核。
平台提供文本实体标注的工具,您可在平台上传文档,完成标注后可直接进行模型训练。
Step 2 上传并标注数据 不同类型的任务对应的数据格式不一致,您可以上传未标注数据并使用平台提供的标注工具进行标注。或直接上传各任务的标注数据。 Step 3 训练模型并校验效果 选择部署方式与算法,用上传的数据一键训练模型。 模型训练完成后,可在线校验模型效果。
安装LLaMA Factory 在 工具市场 选择LLaMA Factory模版,点击 部署工具 按钮,使用轻量计算实例或通用计算资源快速部署LLaMA Factory; 根据模型参数量,选择使用单机单卡、单机多卡或多机多卡进行训练。 准备数据集 LLaMA-Factory项目内置了丰富的数据集,统一存储于 data 目录下。您可以跳过本步骤,直接使用内置数据集。