面向企业同时提供机器学习和深度学习环境,实现从数据源管理、数据标注,数据集存储、数据预处理、模型训练生产品到模型管理、预测推理服务管理、全服务监控等AI建设全工作周期的服务能力。纯软私有化交付,按需选择,灵活高效。
在深度学习的应用中,模型微调(fine-tuning)是一个非常重要的过程,它是指在一个预先训练好的模型上针对特定的任务进行参数调整。常见的微调方法有 : Adapter Tuning、LORA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2, 文章将分两次介绍这几种微调方法。
该功能凭借OCR技术精准提取图片文字,结合千帆大模型的深度理解和推理能力,确保了搜题的高效与准确性,大幅度提升用户体验。 用户打开考试宝手机客户端,点击拍照搜题按钮,根据界面提示框对准题目进行拍摄并上传,即可秒级获取答案,同时还附带详细的解题步骤及知识点分析。 智能解析 在学习过程中,为了深化理解和巩固知识点,用户迫切需要考题解析。
Post-pretrain: 改变全量参数, 深度变化. 数据量要求: P-tuning/LoRA < SFT << Post-pretrain。 这些方法之间的一些区别是: P-Tuning和LoRA只调整一小部分参数,而监督式微调则调整所有参数。 P-Tuning修改了输入嵌入,而LoRA修改了每层的隐藏状态。
在Agent应用开发过程中,百度智能云千帆ModelBuilder平台部署的模型可以被百度智能云千帆AppBuilder平台直接调用,加速模型与业务深度结合。本课程将分享多个案例,一起来感受模型精调的奇妙之旅吧。
百度智能云千帆AI加速器-第17期线上加速营免费大模型案例课程 围绕百度AI搜索能力的 智能体开发 * 人已报名 2025.8.15 开营 免费报名 学习指南 免费领取智能音箱 课程介绍 AI 搜索的本质,在于深度融合传统搜索引擎的实时信息检索能力,与生成式AI在语言理解、信息整合及自然表达上的突出优势。
经过多次实验和工程创新,百舸取得了很大的进展,这就是我们的百舸强化学习框架。 我们在训练、推理、存储和工具调用的每一个环节,都做了极致打磨,把单点吞吐推到极限。 不仅如此,我们还通过系统性工程能力,实现了全局效率最优,从最强“单点算力”进一步做到最强“系统吞吐”,把强化学习的整体效率提升到行业新高度。 现在,这套能力已经支撑了百度内部在金融、教育、编程、客服等多个领域的强化学习训练,效果很明显。
百度职业技能认证-百度AI高级大模型工程师 课程章节 课程附件 课程章节 课程附件 深度学习中的数学基础 🌊第一课-深度学习中的数学基础 深度学习核心原理 第二课-深度学习核心原理 Transformers模型结构解析 第三课-Transformers模型结构解析 大语言模型训练 第四课-大语言模型训练 大模型评测与智能体评测 第五课-大模型评测与智能体评测 高级RAG技术 第六课-高级
AppBuilder上创建AI健康小助手Agent并进行功能调试 去学习 0 4 发布应用及网页版体验 发布应用并进行网页版测试 去学习 0 5 SDK调用 通过AppBuilder-SDK调用Agent应用,并进行代码调试与分析 去学习 0 6 OpenAPI调用 通过OpenAPI调用该Agent应用,并进行代码调试与分析 去学习 0 7 应用创建总结 AI健康小助手应用创建总结 去学习 第三章
让Agent进行影视剧智能推荐,并按指定格式输出 去学习 0 4 功能3:影视剧介绍 让Agent进行影视剧演员及剧情的介绍 去学习 0 5 影视推荐助手综合功能测试 测试Agent各项功能,并展示效果 去学习 第三章 舆情分析小助手 0 1 舆情分析小助手案例概述 介绍舆情分析小助手项目的背景意义及功能 去学习 0 2 舆情分析Agent整体流程分析 搭建Agent并分析整体结构及工作流程 去学习