生成模型 深度学习 更多内容
  • 代码生成

    代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题: Java

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  • 生成toString()

    生成toString() 使用此Source Action生成返回类的字符串表示形式的toString()方法。在Generate toString()对话框中,选择要在生成的toString()方法中返回的字段。 父主题: 代码生成

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 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数据集上训练模型完成,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。 前提条件

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  • 最新动态

    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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  • 创建和训练模型

    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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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 代码生成

    代码生成 功能 通过 DevStar 模板生成代码。 语法 hcloud DevStar <operation> --cli-region="cn-north-1" --param1=value1 --param2=value2 ... 其中 “operation”可选内容如下:

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  • 生成考试

    生成考试 添加试卷 关联课程 发布考试 创建副本 预览考试 撤回考试 父主题: 考试列表

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  • 诗歌生成

    诗歌生成 功能介绍 根据用户的输入生成诗歌。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用,本API以定制版API 定价 按需计费,不支持使用套餐包,使用时请在 自然语言处理 价格计算器 按需计费-自然语言处理定制版API中查看费用详情。 本API调用限制为2次/秒。

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  • 分子生成

    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。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。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。属性模型的基模型必须与上一步所选择的基模型一致。 设置强约束、弱约束的参

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  • 代码生成

    代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题: API

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  • 大数据分析

    游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    实时查看训练日志,监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息, 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率,如下: 图5 GPU利用率 查看生成模型checkpoint。 本示例生成模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megat

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  • 方案生成

    方案生成 单击会话列表上的按钮,创建与数智员工的新会话。 输入需要数智员工生成的文案提示词。 数智员工根据输入的内容,展示生成的文案。 图1 数智员工生成文案 父主题: 实施步骤

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  • 生成瓦片

    生成瓦片 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 添加数据集至地图中 图2 添加 右键数据集,选择生成瓦片 图3 添加 单击生成瓦片,瓦片生成成功 图4 生成瓦片 浏览生成后的瓦片,浏览正常 图5 浏览 父主题: 二三维一体化桌面GIS软件

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  • 数据生成

    数据生成 数据生成技术简介 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络,生成器从潜在空间中随机取样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可

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  • 路径生成

    路径生成 GS_222100001 错误码: could not determine which collation to use for ILIKE. 解决方案:请使用COLLATE子句显式设置排序规则。 level: ERROR 父主题: 优化器

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