盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理 大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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3D卡通服饰模型 3D写实配饰模型制作 3D写实配饰模型 3D美型配饰模型制作 3D美型配饰模型 3D卡通配饰模型制作 3D卡通配饰模型 3D场景模型制作 3D场景模型 3D数字人模型动态特效 3D数字人模型动态特效 3D数字人动作动画 3D数字人动作动画 3D物品建模 3D物品建模 3D场景扫描建模

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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集成实施 3D空间集成实施服务 人天 33,600 3D素材 3D写实发型模型制作 个 110,400 3D美型发型模型制作 个 78,400 3D卡通发型模型制作 个 39,840 3D写实服饰模型制作 个 124,800 3D美型服饰模型制作 个 86,400 3D卡通服饰模型制作

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目标追踪3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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3D图展示 您可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。 使用限制说明：目前3D展示功能只支持PagePank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示，其余算法或功能只能用2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank算法的3D模式图展示为例：

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3D数字人 3D数字人风格管理 3D数字人风格化照片建模 3D数字人语音驱动 3D数字人视频驱动

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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用引擎快速搭建3D模型管理和检索应用，帮助设计工程师快速地查找已有设计图档并进行重用，从而提高工作效率。同时，引擎帮助企业提升零件标准化率，节约成本。 3D模型搜索引擎可支持3D模型管理、3D模型搜索、3D模型批量操作以及引擎平台部署服务，底层依赖华为云盘古大模型、向量检索引擎、

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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单击“下一步”，进入参数设置页面。 选择基模型：支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型，则约束条件不支持官方机器学习属性，只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版

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优化设置页面（2） 选择基模型：支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型，则约束条件不支持官方机器学习属性，只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版

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