TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码,训练数据集点击 这里 下载 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下,自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式示例代码 Python 复制 1 # -*
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 本次直播已结束,点击观看回放 AppBuilder优秀应用 一手开发实战经验分享 精选视频课程 免费大模型课程 讨论区 暂无数据 直播详情 直播简介 优秀应用分享 《2024巴黎奥运会运动员获奖信息》:运动员视角奖牌榜 《00后疯感工牌生成器》:一句话生成你的职业疯感工牌图片 《回怼小能手》:专治“嘴笨”,让AI帮你痛快怼回去 开发技巧讲解 使用知识库的n
活动时间:10月26日~12月20日,一起来百度智能云千帆大模型平台开发AI原生游戏应用 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 17 18 赞过 8 评论 85378 看过 百度千帆社区 文心大模型4.0接口限时免费!
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游戏的开发形式不限 调用现有大模型API,接入游戏NPC。 调用现有大模型API,辅助游戏策略。 微调训练游戏行业大模型,定制游戏人物风格。 使用Comate辅助开发游戏代码。 使用文生图、图生图、音乐等多模态大模型。丰富游戏体验等方向均可。 注: 基于百度智能云千帆大模型平台训练、微调游戏相关模型、开发独立游戏插件等将获得额外激励。 注: 1. 报名及投稿截止12月8日24:00 2.
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零代码开发转Notebook开发 飞桨EasyDL支持将通过零代码开发-预置模型调参模式开发的模型转为对应模型文件在Notebook中打开进行优化。 step1:启动Notebook 通过预置模型调整模式完成训练后,在任务总览对应任务中点击【打开Notebook】。 step2:调整权重参数与网络结构 结合实际需求,在Yaml文件中对网络参数及结构进行调整。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 7 1 基于大模型的应用开发方式介绍 大模型开发 / 技术交流 2023.10.24 12113 看过 本文归纳了基于大模型能力开发应用的3种主流方式,对大模型应用开发的过程有基本了解,开发者可以根据自己的情况按需选用适合自己能力和业务场景的开发方式。 一.
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