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    深度学习模型文本推荐 更多内容
  • 准备工作

    超参说明 超参 说明 学习率 影响模型收敛程度,决定了模型在每次更新权重时所采用的步长。学习率过高,模型可能会过度调整权重,导致不稳定的训练过程;如果学习率过低,模型训练速度会变慢,甚至陷入局部最优。 batch size 影响训练速度,有时候也会影响模型精度。 micro batch

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  • 实施步骤

    完成后的QA可用于推荐、问答。 图3 文档分类及知识抽取 知识问答助手 知识问答助手集成了 自然语言处理 、大语音模型等技术,能够快速准确地从关联文档中寻找并回答用户的问题。 无论是产品介绍、操作指南还是常见问题解答,知识推荐助手都能为用户提供详尽的答案。 知识推荐助手不仅减轻了人工

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  • 训练模型

    训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    执行以下脚本,生成文本。 sh ./generate_text.sh 若回显信息如下,则表示生成文本完成。 图8 生成文本完成信息 查看模型生成的文本文件。 cat unconditional_samples.json 回显信息如下: 图9 文件信息 开启交互式对话模式。 执行以下命令,创建文本生成脚本。

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  • 功能介绍

    语言沟通,可用于文档翻译等场景中。 优势 功能全面 提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案,可覆盖不同行业的各类需求。 高效准确 可快速分析大数据量的文本深度理解文本语义,更加准确的挖掘出文本中的关键信息。 简单易用 简单易用的API接口。无需下载SDK、购买 服务器 ,支持跨

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  • 计费说明

    ,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的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,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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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  • 什么是医疗智能体

    支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。

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  • 知识推荐

    Integer 推荐结果个数。 entities KgRecommendRespEntities object 推荐结果详情。 表4 KgRecommendRespEntities 参数 参数类型 描述 id String 推荐的实体节点ID。 name String 推荐的实体节点名称。

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  • 推荐管理

    推荐管理 如果需要在模型地图中根据自己定义的关键字快速检索到所需数据信息,可以使用推荐管理功能。通过设置触发词和推荐实例,使用户在模型地图中输入触发词时,快速搜索到关联的实例。 前提条件 已采集技术模型,具体请参见模型采集。 已创建业务模型,具体请参见模型目录(新版)。 创建推荐实例

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  • 推荐模板

    推荐模板 APM为用户提供多个基础告警模板推荐。 使用推荐告警模板 登录管理控制台。 单击左侧,选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”,进入APM服务页面。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 指标”。 在界面左侧树单击对应的应用,进入该应用的指标详情页。 单击“推荐模板”,查看已配置好的告警模板。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 文本加密

    ge值为错误提示信息。 文本内容加密 在事件模板表单“页面构建”内,拖拽“文本加密”组件至中间画布中,在右侧属性“文本类型”处选择“密码”。 图2 添加文本加密组件 返回圆桌门户,在事件发布页的“文本加密”内输入内容,内容被加密。 图3 事件发布页的文本加密 发布事件后,在事件详情页内容也是加密。

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  • 文本上传

    文本上传 开发过程中,您有任何问题可以在github上提交issue,或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 文本上传用于直接上传字符串。您可以通过ObsClient.putObject直接上传字符串到OBS。以下代码展示了如何进行文本上传:

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  • 训练模型

    模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • ModelArts

    ModelArts不仅支持自动学习功能,还预置了多种已训练好的模型,同时集成了Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测)

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  • 准备文本分类数据

    准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。

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  • 创建模型微调任务

    创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。

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  • 文本翻译

    文本翻译 功能介绍 文本翻译是为了实现语种间的转换。对于用户输入原始语种的文本,转换为目标语种的文本。本接口不支持对文档进行翻译,文档翻译请见文档翻译任务创建。 文本翻译支持一次性提交多个任务,服务会根据资源排队处理。 文本翻译接口具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云

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