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違約，但被（錯(cuò)誤）預(yù)測(cè)為不違約的人盡可能的少。(假陰） 如果銀行希望擴(kuò)大業(yè)務(wù)而適當(dāng)放寬風(fēng)險(xiǎn)控制，那么銀行可以讓真實(shí)違約，但被（錯(cuò)誤）預(yù)測(cè)為不違約的稍微多些。從上表可以看出該模型可以很好的控制假陽性率， 也就是說, 在真實(shí)不違約的人中，絕大部分都正確預(yù)測(cè)為不違約；只有2人錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為違約。
模型資源 AI科學(xué)計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建藥物作業(yè)和提交屬性模型作業(yè)需要開通盤古藥物分子大模型，用戶可在資源訂購(gòu)頁面的模型資源中進(jìn)行訂購(gòu)，可參考開通服務(wù)。此章節(jié)詳細(xì)介紹了盤古藥物分子大模型續(xù)訂、盤古藥物分子大模型退訂，及功能調(diào)用套餐包購(gòu)買等相關(guān)操作和查看相關(guān)功能調(diào)用信息。 在AI科學(xué)計(jì)算平臺(tái)
在實(shí)際中訓(xùn)練誤差常常偏小, 不是模型真實(shí)誤差的好的估計(jì)值。這是因?yàn)槿绻荚囶}目是我們做過的作業(yè)題，那么我們更容易得高分。所以我們要有一些測(cè)試數(shù)據(jù)是不要參加模型訓(xùn)練的，需要擱置在一旁，直到模型完全建立好，再用來計(jì)算模型的測(cè)試誤差。模型的預(yù)測(cè)效果較差，經(jīng)常是由于兩類問題導(dǎo)致的。那就是
大模型 大模型是工作流的基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)之一，包含“大語言模型LLM”和“多模態(tài)模型LMM”兩個(gè)執(zhí)行動(dòng)作。 在工作流中添加大模型節(jié)點(diǎn)，可以使用大語言模型推理服務(wù)實(shí)現(xiàn)智能問答或者使用多模態(tài)模型實(shí)現(xiàn)視覺理解。 大語言模型LLM 將用戶輸入的對(duì)話內(nèi)容傳遞給大模型，大模型對(duì)當(dāng)前對(duì)話做出響應(yīng)。 輸入
格的統(tǒng)計(jì)模型，再到如今的深度模型，語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾代的更迭。在深度學(xué)習(xí)模型之前，自動(dòng)語音識(shí)別的主流模型是隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）。在使用這些模型之前，所有的自動(dòng)語音識(shí)別系統(tǒng)都需要經(jīng)歷四個(gè)步驟：特征提取、聲學(xué)模型、語言模型和解碼搜索
模型倉(cāng)庫(kù) 模型倉(cāng)庫(kù)介紹 模型管理模塊支持以模型倉(cāng)庫(kù)的方式對(duì)模型進(jìn)行納管和歸檔，每個(gè)模型倉(cāng)庫(kù)中又可以創(chuàng)建若干個(gè)模型版本，方便對(duì)同類模型統(tǒng)一管理。 模型包含鏡像和文件兩部分。其中鏡像與模型倉(cāng)庫(kù)綁定，也就是說同一個(gè)模型倉(cāng)庫(kù)的版本共享一個(gè)鏡像；文件存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)（OBS）中， 各個(gè)版本的文件一般不同。
source_type 否 String 模型來源的類型，當(dāng)前僅可取值auto，用于區(qū)分通過自動(dòng)學(xué)習(xí)部署過來的模型（不提供模型下載功能）；用戶通過訓(xùn)練作業(yè)部署的模型不設(shè)置此值。默認(rèn)值為空。 model_type 是 String 模型類型，取值為：TensorFlow/MXNe
問題，這種情況大概率是由于訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置的不合理而導(dǎo)致了欠擬合，模型沒有學(xué)到任何知識(shí)。請(qǐng)檢查訓(xùn)練參數(shù)中的 “訓(xùn)練輪次”或“學(xué)習(xí)率”等參數(shù)的設(shè)置，適當(dāng)增大“訓(xùn)練輪次”的值，或根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整“學(xué)習(xí)率”的值，幫助模型更好收斂。 數(shù)據(jù)質(zhì)量：請(qǐng)檢查訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，若訓(xùn)練樣本和目標(biāo)任務(wù)不一致或者分布差異較大，則會(huì)加劇該現(xiàn)象。
設(shè)置算法搜索功能 搜索指標(biāo) 搜索指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)的值，通常可以設(shè)置為loss、accuracy等。通過優(yōu)化搜索指標(biāo)的目標(biāo)值超優(yōu)化方向收斂，找到最契合的超參，提高模型精度和收斂速度。 表1 搜索指標(biāo)參數(shù) 參數(shù) 說明 名稱 搜索指標(biāo)的名稱。需要與您在代碼中打印的搜索指標(biāo)參數(shù)保持一致。 優(yōu)化方向 可選“最大化”或者“最小化”。
然后以這兩個(gè)logistic模型的結(jié)果作為輸入，建立一個(gè)logistic回歸模型，這個(gè)模型用于判斷觀測(cè)點(diǎn)在兩條直線中所處的位置?？梢詫懘a實(shí)現(xiàn)上圖所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，代碼忽略之。而代碼運(yùn)行的結(jié)果是預(yù)測(cè)全部正確。 這里展示第2組數(shù)據(jù)的各層的結(jié)果： 對(duì)照著看從輸入層到隱藏層的兩個(gè)logistic模型對(duì)應(yīng)的決策邊界：可以看到，隱藏層把(0
Bench是用來衡量端到端的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理性能的國(guó)際權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái),相應(yīng)的排行榜反映了當(dāng)前全球業(yè)界深度學(xué)習(xí)平臺(tái)技術(shù)的領(lǐng)先性。計(jì)算時(shí)間和成本是構(gòu)建深度模型的關(guān)鍵資源,DAWNBench提供了一套通用的深度學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo),用于評(píng)估不同優(yōu)化策略、模型架構(gòu)、軟件框架、云和硬件上的
在左側(cè)菜單欄中選擇“資源與資產(chǎn)> 模型”，進(jìn)入“模型”管理頁面。 圖1 進(jìn)入模型管理頁面 查看當(dāng)前模型下面的版本列表；您可以使用該版本，即設(shè)置為當(dāng)前版本。 圖2 模型版本列表入口 圖3 查看模型版本列表 （可選）新增模型版本。 如果您的模型有迭代更新，可以選擇新增模型版本。 在我的模型頁面，單擊操作
dimensions該部分主要評(píng)估壓縮模型及其性能；結(jié)論是SqueezeNet這樣的小模型依然可以被壓縮。SqueezeNet + DeepCompression，得到比AlexNet小510倍同時(shí)保證準(zhǔn)確度不變的模型！ 本實(shí)驗(yàn)主要基于AlexNet做模型壓縮，在不影響準(zhǔn)確率的情況下，對(duì)比壓縮前后模型大小。因
模型推理 模型初始化成功后，調(diào)用infer接口進(jìn)行模型推理。灌入一組數(shù)據(jù)，并得到推理結(jié)果。輸入數(shù)據(jù)的類型不是uint8或float32數(shù)組組成的list將會(huì)拋出一個(gè)ValueError。 接口調(diào)用 hilens.Model.infer(inputs) 參數(shù)說明 表1 參數(shù)說明 參數(shù)名
功能模型 創(chuàng)建功能模型 發(fā)布功能模型 編輯功能模型 修訂功能模型 管理功能模型屬性 刪除功能模型 作廢功能模型 查看功能模型 導(dǎo)出功能模型 另存功能模型 父主題： 數(shù)據(jù)模型管理
已在華為HiLens控制臺(tái)選擇“HiLens安全帽檢測(cè)”技能模板新建技能，并訓(xùn)練模型，詳情請(qǐng)見訓(xùn)練模型。 評(píng)估模型 工作流會(huì)用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估模型，在“應(yīng)用開發(fā)>評(píng)估模型”頁面，查看評(píng)估結(jié)果。 模型評(píng)估 圖1 模型評(píng)估 訓(xùn)練模型的版本、標(biāo)簽數(shù)量、測(cè)試集數(shù)量。單擊“下載評(píng)估結(jié)果”，可保存評(píng)估結(jié)果至本地。
在實(shí)際流程中，通過設(shè)定訓(xùn)練指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)控，以確保效果符合預(yù)期。在微調(diào)后，評(píng)估用戶模型，并進(jìn)行最終優(yōu)化，確認(rèn)其滿足業(yè)務(wù)需求后，進(jìn)行部署和調(diào)用，以便實(shí)際應(yīng)用。 科學(xué)計(jì)算大模型選擇建議 科學(xué)計(jì)算大模型支持訓(xùn)練的模型類型有：全球中期天氣要素模型、區(qū)域中期海洋智能預(yù)測(cè)模型。 全球中期天氣要素預(yù)測(cè)模型選擇建議：
1.63it/s] 推理成功。 轉(zhuǎn)TensorRT模型 安裝pip文件 pip install pycuda -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 導(dǎo)出模型 cd ./tools/deploy python trt_export
選擇“模型地圖”。 如果沒有對(duì)話框出現(xiàn)，選擇“模型地圖”，右上角單擊“體驗(yàn)新版”，切換至新版模型地圖。 在搜索欄中輸入需要查詢的模型數(shù)據(jù)關(guān)鍵字，單擊“搜索”跳轉(zhuǎn)模型列表界面，單擊模型名稱，進(jìn)入模型詳情頁面。 在模型詳情頁面左下方單擊“新增”或右側(cè)單擊“添加”。 彈出對(duì)應(yīng)模型的添加
心升級(jí)與維護(hù)，安心搞業(yè)務(wù)簡(jiǎn)單易用預(yù)置多種網(wǎng)絡(luò)模型、向?qū)介_發(fā)界面、一鍵開啟模型訓(xùn)練與部署開發(fā)工作量少自研MoXing分布式框架，讓您的分布式訓(xùn)練代碼開發(fā)量縮短近10倍訓(xùn)練速度快1000塊GPU集群和0.8的線性加速比，原先一個(gè)月的模型訓(xùn)練時(shí)間，現(xiàn)在1小時(shí)搞定機(jī)會(huì)難得，小伙伴們還不
