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开发深度学习模型 创建和训练模型 使用如下命令创建并训练模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model =keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
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分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。
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MaaS视频生成模型 将输出视频转化为Token计费。调用视频生成模型时，视频生成成功会计费，视频生成失败不计费。 计费方式 按Token计费：统计模型进行实时推理服务时消耗的Token数量，按Token数量付费。 计费公式 推理费用 =按Token付费单价 × 视频Token用量
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IA GPU进行计算，尤其是在深度学习、大规模数据处理和高性能计算任务中，能够显著提升计算效率。 优化设计：容器镜像针对特定的任务（如深度学习框架、AI 任务等）进行优化，保证了性能和兼容性。 多种深度学习框架：NVIDIA提供了多个常用的深度学习框架的容器镜像，包括Tensor
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图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。
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在“AI应用>深度研究”页面单击右上角，在配置页面配置搜索模型。 共分为两大类模型：联网搜索服务和NLP模型。 联网搜索服务：搜索模型主要用于从大量数据中检索相关信息。它们可以处理用户的查询，返回最相关的结果，如网页、文档、产品等。 NLP模型：NLP模型支持多种大语言模型服务，可以
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深度性 深度性评估器 表1 评估器信息 分类 详情 基础信息 评估器名称 深度性 效果说明 功能概述 评估提交的内容是否体现了思想的深度，涵盖逻辑推演、多维视角及批判性思维。 评估方式 LLM评估 评估目标 文本、输出质量 应用场景 适用于学术研究、战略分析、政策建议、深度报道等
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视频生成大模型介绍 视频生成大模型是盘古多模态大模型提供的能力，能够根据文本、图像或视频输入生成高质量的视频内容。主要分为以下三类： 文生视频：通过自然语言描述生成符合语义的视频内容； 图生视频：以静态图像为基础，结合自然语言描述生成动态视频； 视频续写：基于已有视频片段，结合自然语言描述生成后续内容。
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训练视频生成大模型 创建视频生成大模型训练任务 查看视频生成大模型训练状态与指标 发布训练后的视频生成大模型 管理视频生成大模型训练任务 父主题： 开发盘古多模态视频生成大模型
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MaaS文本生成模型 将文本对话的输入和输出转化为Token计费。调用文本生成模型时，内容生成成功会计费，内容生成失败不计费。 计费方式 支持以下两种计费方式。 按Token付费 按套餐包/资源包计费 按Token计费 在调用模型推理服务的过程中，输入内容首先会被分词（token
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MaaS图片生成模型 图片生成模型是一种通过输入文本描述自动生成对应图像的人工智能模型，核心功能是 “将文字信息转化为视觉内容”。它属于生成式人工智能（AIGC） 的重要分支，通过深度学习技术学习文本与图像的关联规律，根据人类的文字指令生成全新的、符合描述的图像。调用图片生成模型时，内容生成成功会计费，内容生成失败不计费。
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视频生成模型训练推理 Wan2.1-VACE-1.3B模型基于ModelArts轻量算力节点适配NPU推理指导（6.5.911） Wan2.1/Wan2.2/HunyuanVideo/CogVideo系列模型基于ModelArts轻量算力节点适配NPU推理指导（6.5.911）
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深度性 深度性评估器 表1 评估器信息 分类 详情 基础信息 评估器名称 深度性 效果说明 功能概述 评估提交的内容是否体现了思想的深度，涵盖逻辑推演、多维视角及批判性思维。 评估方式 LLM评估 评估目标 文本、输出质量 适用场景 离线评估、在线评估 应用场景 适用于学术研究、
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Thought，简称CoT）是指模型在解决复杂问题时，能够生成一系列中间推理步骤的能力。这种能力使得模型不仅能够给出最终答案，还能展示出其推理过程，从而提高模型的可解释性和透明度。 支持模型 当前支持深度思考的模型请参见深度思考。 API说明 模型调用的完整参数列表请见对话Chat/Post。
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专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；
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声音复刻技术依托于先进的大模型架构，无需额外训练即可精准学习目标说话人的音色特征、语调模式及发音习惯。用户仅需上传一段较短的录音样本，系统即可生成音色高度相似且发音自然流畅的合成语音。此外，也可以直接使用系统预置的音色。 产品优势 即时复刻 使用前沿的零样本学习技术，模型无需训练，秒级注册新音色。
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创建学生成绩管理对象模型 目的 通过创建一个“学生成绩管理”的对象，让您快速熟悉创建自定义对象、自定义字段，快速理解对象间的关联关系，及快速理解对象的结构和数据对象表。 场景描述 本示例以新建一个学生成绩管理对象为例，为您介绍对象间关联的相关内容。本示例中对象里的班级对象是通过L
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