训练模型 EasyDL提供的的时序预测算法不仅性能高、可扩展,还针对速度、规模和准确性进行了优化,可以在大规模数据集上进行训练。 训练模型 在准备好数据集并创建模型后,可以创建训练任务。 单击“训练模型”,进入模型训练页面。 填写模型训练信息,如下图所示。
SFT在大语言模型中的应用的作用 任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而,它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行微调,模型可以进一步学习任务相关的特征和模式,从而提高性能。 领域适应性:预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。
类型字段由于ignore_above参数的限制,对于超过该限制的长文本字段会忽略,所以可能会出现结果为空的情况。
算法性能及适配硬件 *intel 官方合作,拥有更好的适配与性能表现。
基于车辆分析模型封装而成的 能够本地化部署的纯软件方案 ,将软件包成功部署在本地服务器(需GPU显卡)上后,启动服务,即可调用与在线API功能基本完全相同的接口(参数有少量区别,请参考接口调用文档)。
此软件包部署在开发者本地的服务器上,能够得到与在线API功能完全相同的接口(参数有少量区别,请参考接口文档) 如果您想将您的服务从公有云转移到本地化服务器请参考 公有云转私有化文档 。 如果您对本文档有任何疑问,欢迎在百度云控制台 提交工单 。
慢日志(Slowlog) :记录Redis中执行时间(不含命令排队与网络传输时间)超过指定阈值的请求,慢日志信息包含执行时间戳、执行时长、命令参数、客户端信息等。您可以通过该功能第一时间查询耗时过长的命令列表,并进行相应优化,避免线上服务发生阻塞。在控制台目标实例详情页的日志管理 > 慢日志下载页签中,可下载指定时间段慢日志。
独享型:独占所分配到的计算资源,性能更加稳定可靠。 说明:每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大本地磁盘和最大连接数 节点数量 默认节点个数为2。
注意: 为了保证任务传输的性能,目前系统仅支持最多有 2 个“运行中”状态的任务。 进入创建任务页面,填写以下配置信息: 参数 说明 任务名称 支持大小写字母、数字、中文以及-_ /.特殊字符,必须以字母开头,长度1-65。 传输目标 选择一个创建好的Bucket,将其作为在线数据导入的目的 Bucket。 选择传输源 点击 选择文件 按钮,将在本地准备好的 URL 列表文件上传到 BOS 中。
通过ef参数指定在每个shard检索时的候选队列大小,用于平衡查询性能和召回率,等同于ES8的num_candidates参数。