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高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习填参经验 更多内容
  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 排序策略

    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。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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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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  • 场景介绍

    LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 本方案目前仅

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  • 附录

    便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 SSL证书 SCM:是华为联合全球知名数字证书服务机构,为您提

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  • 根据条件查询所有场景ID(API名称:queryTaskPictureByCondition)

    Object 响应结果内容data、分页数据 result出: 参数 类型 描述 pos int 当前页,从0开始 total_count int 总数量 data List<Object> 响应结果内容data data出: 参数 类型 描述 sceneId Long 场景id

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  • 产品介绍

    团队具备人工智能算法、场景优化等各方面的专家,每位专家均有大量的经验,能够帮助企业实现智能化转型。 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验,具备处理各种复杂业务场景的经验和能力,能帮助企业实现AI能力的需求,达到满意的效果。 多样的解决方案 团队拥有多年的实战经验,沉淀了丰富的可落地解决方案和工具,能

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 场景介绍

    升了在复杂任务上对大模型进行微调的效率和性能,核心在于其独特的学习率比率(loraplus_lr_ratio)机制,适用于那些需要精确控制模型微调过程的场景,当前该策略仅支持qwen1.5-7B指令监督式微调。 全训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 场景介绍

    LoRA的精髓进一步提升了在复杂任务上对大模型进行微调的效率和性能,核心在于其独特的学习率比率(loraplus_lr_ratio)机制,适用于那些需要精确控制模型微调过程的场景,当前该策略仅支持qwen1.5-7B指令监督式微调。 全训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务

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  • 创建工程

    描述信息,支持单击图标,编辑描述信息。 对训练任务的训练报告进行对比,输出训练任务在不同超下的评估指标,同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明: 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理,包括创建环境、暂停运行中

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  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B的分析任务以a为输入参数,则a的引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”作为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 方案概述

    该解决方案为企业业务人员提供了一个可视化的操作界面来扩展对机器学习(ML)的访问,只需简单配置,就能够自行生成准确的销量预测模型,而无需编写任何代码;而对于初阶的算法工程师,该方案还提供了对应的高阶功能,允许进行模型调,从而达到更佳模型效果。 该解决方案适合如下场景的销量预测: 生鲜销量预测

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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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  • 场景介绍

    DevServer上的微调方案,包括SFT全微调、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,最后,DPO算法

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