超分辨率 数据集 深度学习6 更多内容
  • 查询团队标注的样本信息

    "sample_status" : "UN_ANNOTATION", "worker_id" : "8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "labelers" : [ { "email" : "xxx@xxx.com", "worker_id" :

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  • 视频类加工算子介绍

    数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的加工操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。 表1 视频类加工算子能力清单 算子分类

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  • 执行训练任务

    No module named 'multipart'"关键字异常,可更新python-multipart为0.0.12版本,具体请参考6-问题6:No module named 'multipart'"报错: 。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    行业 适用领域 通用 配置部署模型参数,参数说明如表6所示。 表6 微调的模型部署参数说明 参数名称 参数说明 实例个数 设置模型服务部署的实例个数。 不同的模型部署1个实例需要的推理单元个数不同,比如,ChatGLM3-6B需要2个实例。 不同的模型因为模型参数量不同,模型参

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  • 执行纵向联邦分箱和IV计算作业

    标签方回填存储策略,0不回填,1内存存储(默认),2磁盘存储 表6 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值,最小值0,最大值1 learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size

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  • MindSpore样例

    e/master/docs/moxing_api_doc 数据集参:已预置数据集参配置,训练任务配置页面无须再配置。 运行参:如图5所示为本样例的运行参,用户可以自行调整参值,也可以不设置运行参,使用预置的参进行训练。 图5 配置MindSpore训练任务 单击“开始训练”。

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  • 1080P超高清视频

    客户端:Windows 版本要求:V8.15.6及以上版本 硬件配置: CPU:Intel i5 66线程、Intel i7 4核8线程及以上 摄像头:内置或外置摄像头,支持采集1080P及以上分辨率的图像 带宽建议:6Mbps 及以上 注意事项 付费企业已支持1080P超高清视频功能,企业管理员

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  • 批量添加样本

    NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP0

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  • 场景介绍

    https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 执行训练任务【新】

    lora等,该名称需要和<cfgs_yaml_file>里面对应。 如单独修改某个参数值,也可单击“增加参”,在增加的参填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。 图3 参 步骤三 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系

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  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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  • 场景介绍

    5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 查询样本列表

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 转码设置

    2560*1440 4900 7000 清 1920*1080 2100 3000 高清 1280*720 700 1000 标清 854*480 500 600 流畅 480*270 200 300 设置音频参数,如图6所示,参数说明如表4 音频参数所示。 图6 音频参数 若勾选“禁用音频

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹?

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 开始使用

    ion为例。 图18 订阅算法 等待数据集下载完成后,即可创建训练作业。 图19 创建训练作业 图20 选择订阅的自动学习算法-预测分析 图21 设置数据输入输出位置为方案创建的OBS桶内的input和output文件夹 按照数据集内结构填写参。本案例中,input_features_str填写内容为crim

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  • 执行训练任务【新】

    lora等,该名称需要和<cfgs_yaml_file>里面对应。 如单独修改某个参数值,也可单击“增加参”,在增加的参填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。 图3 参 步骤三 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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