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    监督机器学习的分类技术方法 更多内容
  • 打造政务智能问答助手

    ,包括单轮问答、多轮问答。中控模块使用了1万量级sft数据。 针对不同任务类型,所需数据量会所有不同。从经验上来说,对于简单任务,数据量要求会少一点,如3000到5000条;对于复杂任务,需要数据条数更大一些,如2万~10万条。在构造指令微调数据成本可以接受情况下,至少准备1万条以上指令微调数据为宜。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelAr

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • 无监督车牌检测工作流

    监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件

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  • 指令监督微调训练任务

    指定每个设备训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次过程。可根据自己要求适配

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  • 场景介绍

    学习到使用者偏好,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性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键组成部分。它主要任务是根据给定输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 计费说明

    据,训练深度学习机器学习模型,形成相关验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊复杂场景企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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  • 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro

    Pro 提供原子组件(Atom)灵活编排新行业工作流。基于AI 市场,用户还可以相互分享不同行业场景行业AI 工作流。 ModelArts Pro 以“授人以渔”方式助力企业构建AI 能力,赋能不同行业AI 应用开发者,让AI 变得触手可及。 与ModelArts关系 ModelArts

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  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注,将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习:使用标注工具对原始数据

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  • 获取可用的认证方法

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限, 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 最小长度:1 最大长度:32768 响应参数 状态码:

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  • APP ID的获取方法

    APP ID获取方法服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 访问VR云渲游平台。 在左侧导航栏,选择“应用管理”,打开应用管理页面。 查看已创建应用,红框所示即为appID。 SDK1.4.0版本新增getDeviceID(Context context)接口,详情请参见SDK接口参考。

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  • 依赖角色的授权方法

    在用户组列表中,单击新建用户组右侧“授权”。 在授权页面进行授权时,管理员在权限列表搜索框中搜索需要角色。 选择角色,系统将自动勾选依赖角色。 图1 选择角色 单击勾选权限下方,查看角色依赖关系。 图2 查看角色依赖关系 例如“DNS Administrator”,角色内容中存在“Depends”字段

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  • 应用场景

    本节介绍Fabric服务主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据,通过并行计算加速数据处理过程,例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优,可以用于处理大规模数据集和模型,使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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  • CREATE MODEL

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

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  • CREATE MODEL

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

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  • 定位类中的方法

    定位类中方法 一个搜索查询class:vet AND method:test匹配所有名称中带有test方法,并且属于名称中带有vet类。 一个搜索查询class:test AND (method:upd OR method:del)匹配所有名称中带有upd或del方法,并且属于名称中带有test的类。

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  • 采集源库的方法

    由于PostgreSQL数据库中并未公开获取所有对象类型定义DDL方法,因此部分对象DDL将采用查询元数据拼接方式获取。这可能导致采集DDL信息和原始DDL不一致,甚至缺少信息情况。 如果采集DDL无法满足您使用要求,您可以使用pg_dump或者第三方数据库客户端工具获取

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  • 管理设备分类

    确定”。 修改设备分类 当设备类型信息变更后,可以对设备类型信息进行修改。 单击“操作”列。 在弹出“修改”对话框中,修改设备分类属性值,单击“确定”。 启用设备分类 启用操作仅启用当前分类。启用设备分类后,此分类在“容量规划”、“资产台账”和“库房管理”界面中显示。 单击“操作”列的。

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  • 管理分类映射

    管理分类映射 自定义基础设施类型后,需将资产类型和新基础设施类型进行映射,以便将“组态配置”中采集到新类型基础设施数据同步到“资产台账”。 前提条件 已具备“分类映射”操作权限。 已创建新基础设施类型,具体操作请参见管理设备分类。 操作步骤 选择“运营管理 > 资产管理

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  • 分类管理

    分类管理 分类管理是新闻管理重要功能之一,通过对发布新闻进行分类,可实现对应分类权限管控、展示不同字段内容信息。本章节将为您介绍如何创建、删除新闻分类。 新建分类 开天企业工作台 管理后台,选择界面上方菜单栏“业务管理 > 新闻”。 在“新闻中心”页面,单击左侧“分类管理”。

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  • 分类管理

    操作”列“编辑”。 编辑完成后,单击“确定”。 删除分类 在开天 企业工作台 管理后台,选择界面上方菜单栏“业务管理 > 公告”。 在“公告”页面,单击左侧“分类管理”。 进入“分类管理”页,在界面右侧分类列表中单击“操作”列“删除”。 删除分类前需要将该分类公告全部删除后,才可删除该分类。

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