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“模型系列”、“應(yīng)用場(chǎng)景”、“支持功能”、“訂閱類型”進(jìn)行模型篩選。 表1 模型篩選說明 篩選項(xiàng) 說明 模型類型 包括大語(yǔ)言類型、向量&重排模型、搜索規(guī)劃模型、多模態(tài)大模型、CV大模型、預(yù)測(cè)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等。 模型系列 包括盤古基礎(chǔ)大模型、盤古行業(yè)大模型、盤古專業(yè)大模型、Deepseek、通義千問等。
數(shù)據(jù)探索”，默認(rèn)進(jìn)入“實(shí)例圖譜探索”頁(yè)面。 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“模型路徑探索”，進(jìn)入“模型路徑探索”頁(yè)面。 在模型路徑選擇框中下拉切換要操作的“已發(fā)布”狀態(tài)的模型路徑。 您可通過以下任一方式打開配置聚合服務(wù)信息窗口： 在模型路徑操作項(xiàng)區(qū)域單擊。 在畫布空白處按鼠標(biāo)右鍵調(diào)出的快捷菜單中單擊“配置聚合服務(wù)”。 填寫聚合服務(wù)基本信息。
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平臺(tái)預(yù)置的供應(yīng)商模型服務(wù) 由供應(yīng)商部署，平臺(tái)接入供應(yīng)商提供的模型服務(wù)API。 MiniMax、月之暗面、智譜AI、百川智能、深度求索、阿里云、盤古大模型服務(wù)、ModelArts Studio（MaaS）等。 接入預(yù)置的供應(yīng)商模型服務(wù)流程 平臺(tái)預(yù)置的模型服務(wù) 平臺(tái)預(yù)置，免費(fèi)試用的模型服務(wù)。
Keras 在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何使用 Keras 和深度學(xué)習(xí)執(zhí)行回歸。 您將學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練 Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸和連續(xù)值預(yù)測(cè)，特別是在房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的背景下。 今天的帖子開始了關(guān)于深度學(xué)習(xí)、回歸和連續(xù)值預(yù)測(cè)的 3 部分系列。 我們將在房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的背景下研究 Keras 回歸預(yù)測(cè)：
模型訓(xùn)練 企業(yè)A在完成特征選擇后，可以單擊右下角的“啟動(dòng)訓(xùn)練”按鈕，配置訓(xùn)練的超參數(shù)并開始訓(xùn)練。 等待訓(xùn)練完成后就可以看到訓(xùn)練出的模型指標(biāo)。 模型訓(xùn)練完成后如果指標(biāo)不理想可以重復(fù)調(diào)整7、8兩步的所選特征和超參數(shù)，直至訓(xùn)練出滿意的模型。 父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模
區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看作是得到一個(gè)使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)
法則面臨模型漂移的挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效的深度學(xué)習(xí)，本文提出的Self-Tuning方法設(shè)計(jì)了一種新的“偽標(biāo)簽組對(duì)比”機(jī)制，將標(biāo)記和未標(biāo)記數(shù)據(jù)的探索與預(yù)訓(xùn)練模型的遷移統(tǒng)一起來。在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中，Self-Tuning的性能取得大幅提升，例如，在標(biāo)簽比例為15%的Stanford
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識(shí)別、手寫體數(shù)字識(shí)別、貓狗識(shí)別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡(jiǎn)單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
修改模型供應(yīng)商信息 在需要修改的模型供應(yīng)商對(duì)應(yīng)的“操作”列，單擊“修改”。 刪除模型供應(yīng)商 在需要?jiǎng)h除的模型供應(yīng)商對(duì)應(yīng)的“操作”列，單擊“刪除”。 模型供應(yīng)商中有已發(fā)布的模型服務(wù)，需要先刪除模型服務(wù)。 在接入模型服務(wù)列表，支持的其他操作請(qǐng)參考表7。 表7 接入模型服務(wù)相關(guān)操作 操作
中，主要剪枝類如下圖所示。 剪枝原理是基于張量（Tensor）的掩碼（Mask）實(shí)現(xiàn)。掩碼是一個(gè)與張量形狀相同的布爾類型的張量，掩碼的值為 True 表示相應(yīng)位置的權(quán)重需要保留，掩碼的值為 False 表示相應(yīng)位置的權(quán)重可以被刪除。 Pytorch 將原始參數(shù) <param>
模型蒸餾場(chǎng)景介紹 背景介紹 在大模型技術(shù)日益發(fā)展的今天，模型的性能越來越強(qiáng)大，但是隨之而來的是更加復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)與更高的訓(xùn)練和部署成本，以及更慢的模型回復(fù)速度。但是在很多場(chǎng)景下，用戶只需要特定領(lǐng)域的模型功能，并不需要訓(xùn)練非常復(fù)雜的模型，此時(shí)就可以利用模型蒸餾技術(shù)將需要的模型能力遷移到一個(gè)小模型當(dāng)中進(jìn)行部署使用。
用戶自主接入的模型服務(wù)，以模型供應(yīng)商維度展示。 平臺(tái)接入的供應(yīng)商模型服務(wù)，以模型供應(yīng)商維度展示。 平臺(tái)預(yù)置：平臺(tái)預(yù)置的免費(fèi)模型服務(wù)。 我的路由策略：用戶自定義創(chuàng)建的路由策略。 DeepSeek-V3-32K 輸出方式 非流式：調(diào)用大語(yǔ)言模型推理服務(wù)時(shí)，根據(jù)用戶問題，獲取大語(yǔ)言模型的回答，大語(yǔ)言模型完整生成回答后一次性返回。
學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看作是得到一個(gè)使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)
learning，DL） 表示學(xué)習(xí)的理想很豐滿，但實(shí)際中人們發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)的原始形式直接學(xué)得數(shù)據(jù)表示這件事很難。深度學(xué)習(xí)是目前最成功的表示學(xué)習(xí)方法，因此，目前國(guó)際表示學(xué)習(xí)大會(huì)（ICLR）的絕大部分論文都是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的。深度學(xué)習(xí)是把表示學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分成幾個(gè)小目標(biāo)，先從數(shù)據(jù)的原始形式中先學(xué)習(xí)比較低級(jí)的表示，再
資產(chǎn)模型
YANG的發(fā)展 YANG的出現(xiàn)推動(dòng)了NETCONF的發(fā)展，基于YANG定義了通用的模型打破了原先通過封裝命令行的NETCONF的一些實(shí)現(xiàn)，能夠?yàn)楦鲝S商實(shí)現(xiàn)通用的模型奠定基礎(chǔ)；通過YANG定義的網(wǎng)絡(luò)模型在多廠商實(shí)現(xiàn)也推動(dòng)NETCONF的發(fā)展到了更新的階段。
accumulation）的更廣泛類型的技術(shù)的特殊情況。其他方法以不同的順序來計(jì)算鏈?zhǔn)椒▌t的子表達(dá)式。一般來說，確定一種計(jì)算的順序使得計(jì)算開銷最小，是困難的問題。找到計(jì)算梯度的最優(yōu)操作序列是 NP 完全問題 (Naumann, 2008)，在這種意義上，它可能需要將代數(shù)表達(dá)式簡(jiǎn)化為它們最廉價(jià)的形式。
創(chuàng)建模型不同方式的場(chǎng)景介紹 AI開發(fā)和調(diào)優(yōu)往往需要大量的迭代和調(diào)試，數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練代碼或參數(shù)的變化都可能會(huì)影響模型的質(zhì)量，如不能統(tǒng)一管理開發(fā)流程元數(shù)據(jù)，可能會(huì)出現(xiàn)無法重現(xiàn)最優(yōu)模型的現(xiàn)象。 ModelArts的模型可導(dǎo)入所有訓(xùn)練生成的元模型、上傳至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）中的元模型和容
