数据模型可视化功能说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
下面展示了使用Scalar组件实现多组实验对比 多组实验对比的实现分为两步： 1、创建子日志文件储存每组实验的参数数据 2、将数据写入scalar组件时，使用相同的tag，即可实现对比不同实验的同一类型参数 Plain Text 复制 1 from visualdl import LogWriter 2 3 if __name__ == '__main__': 4 value
作业帮
客户案例 案例详情 人工智能助力在线教育 百度云以开源开放的智能大数据平台-天算助力作业帮进行数据统计分析，为线上决策提供参考，经过ETL处理后的数据可以方便地连接报表系统，支撑数据统计分析、定时报表产出、A/B Test实验效果评估等业务，对线上决策有着重要的参考价值。
管理Helm Chart - 容器镜像服务CCR | 百度智能云文档
开启 Helm3.7 及以上版本客户端实验特性。 Plain Text 复制 1 >$ export HELM_EXPERIMENTAL_OCI=1 登录企业版实例，其中用于登录的用户名为百度智能云账号名。
文本创作字数控制 V2 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
实验结果如下： 实验11 实验12 实验13 实验14 实验15 实验16 Epoch 1 1 1 1 1 1 奖励模型 实验5 实验6 实验7 实验8 实验9 实验10 奖励模型是否基于SFT任务增量训练 否 是 否 是 否 是 训练数据条数 1000 1000 3000 3000 7900 7900 长度控制平均分 0.653 0.647 0.751 0.685 0.824 0.812 可以看出基于实验
通过AI中台转换模型并下发至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端 有一个模型，本实验用的是一个 图像分类模型fuild-mobilenceV2.zip 。该模型支持识别检测猴子、鸡、狗、猫等上百种生物 在AI中台模型仓库导入模型 打开AI中台控制台，进入「模型中心」，选中「模型列表」，点击上传模型。
文本创作字数控制 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
5 } （二）精调模型 我们基于ERNIE Speed模型做了以下实验，涉及SFT精调和DPO精调，参数和训练方法配置如下： 精调实验 其中SFT训练都是全量更新 实验1 实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 实验7 精调方法 直接 SFT 训练 直接 SFT 训练 直接 DPO 训练 在SFT基础上进行DPO训练 (SFT基于实验1设置) 在SFT基础上进行DPO训练 (SFT基于实验2设置)
购物平台客服对话摘要 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 我们可以观察到，整体来看，全量更新的Loss收敛效果比Lora训练方法的效果好一些。
数据飞轮-「猜你想问」 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
具体参数配置与实验结果如下： 实验 增量 训练方法 迭代轮次 点赞回答占比 ERNIE-Tiny-8K / / / / 实验4 / LoRA 3 79% 实验5 实验4 LoRA 3 66% 实验6 实验4 全量更新 3 80% 实验7 实验4 LoRA 5 78% 实验8 实验4 全量更新 5 84% 基于实验结果，对比原始ERNIE-Tiny-8K模型和第一版SFT调优后的实验效果，我们建议您：
百度智能云学堂知一
8.1闲聊对话实验 讲义 点击查看 8.2问答实验 讲义 点击查看 8.3客服实验 讲义 点击查看 实训 点击练习 8.4创意实验 讲义 点击查看 8.5 其他实验 讲义 点击查看 第九章、项目实训 9.1 人工智能创作：诗歌、散文与音乐生成 讲义 点击查看 实训 点击练习 9.2个性化推荐：新闻、商品与广告推荐 讲义 点击查看 9.3短视频制作 讲义 点击查看 9.4 教学辅助：备课、出题、论文创作
机器学习问题 - 百度伐谋公有云FAMOU | 百度智能云文档
伐谋成果 MLE-Bench 是一个由 OpenAI 提出的用于评估AI agent在真实机器学习工程任务中综合能力的基准数据集，该基准涵盖75个机器学习工程任务，考察Agent在数据处理、模型训练与实验执行方面的综合能力。
