AI&大数据

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    机器学习多项式拟合 更多内容
  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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  • 方案概述

    银行:数字经理、理财视频、在线服务、直播营销、迎宾大屏、展示大屏、智能机柜、学习服务等。 保险:计划书播报、保全服务、直播营销、客服咨询、代理人形象打造、内部服务等。 基金:产品介绍、基金经理和销售人员克隆、直播营销、在线服务、内部服务等。 党政:政策宣传、在线服务、党史学习、迎宾指导大屏等。

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    处理和对话机器服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式,培训标准时长为9天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。

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  • 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类

    ~2。 4 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中,每一个Iterations会消耗32条训练数据。 参见表3 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数(iteration)模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 场景介绍

    Lite DevServer上的微调方案,包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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  • 应用场景

    旦请求出现错误,往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题,对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后,很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务(数据库、HTTP API、缓存),以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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  • 对话机器人SDK简介

    对话机器人SDK简介 对话机器人概述 对话机器服务(Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术,针对企业应用场景开发的云服务,主要包括智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建,发布和管理基于知识库的智能问答系统。 对话机器服务端SDK是对服务提供的REST

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  • 场景介绍

    确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 附录

    基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator:通过Flink operator ,把Flink集群描述成yaml文件,接触kubernetes的

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  • DLI作业开发流程

    使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务 通过 云审计 服务,您可以记录与D

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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器服务 对话机器服务(Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术,针对企业应用场景开发的云服务,主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建,发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器服务包含以下子服务:

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  • 应用场景

    全链路性能追踪:Web服务、缓存、数据库全栈跟踪,性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据,如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。

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  • 问答机器人支持哪些语言

    问答机器人支持哪些语言 目前,问答机器人支持中文、英文问答。中国站点机器人支持中文问答,国际站点机器人支持英文问答。如需购买国际站点问答机器人,请在官网切换区域,并开通对应区域的服务。 针对繁体,目前问答机器人支持使用繁体设置问题,但是不支持繁体回答。 父主题: 智能问答机器

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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  • 智能问答机器人

    智能问答机器人 路数 表示机器人可以同时进行n路对话,即能够同时和n个用户对话。 知识库 知识库即语料库,用于配置、管理问答机器人语料。 一条语料由问题和答案组成。多条语料组成知识库,问答机器人基于知识库进行问答。 技能/意图 技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。

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