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對(duì)象模型 本節(jié)介紹簽名密鑰與API的綁定關(guān)系的對(duì)象模型，如下表所示。 “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)
對(duì)象模型 本節(jié)介紹API分組的對(duì)象模型，如下表所示。 “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為
對(duì)象模型 本節(jié)介紹API分組的對(duì)象模型，如下表所示。 “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為
創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計(jì)算方法。在單機(jī)環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計(jì)算能力成為一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)
在本文中，我們?cè)敿?xì)介紹了語(yǔ)言模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于GPT-2的文本生成模型。通過(guò)本文的教程，希望你能夠理解語(yǔ)言模型的工作原理和實(shí)現(xiàn)方法，并能夠應(yīng)用于自己的任務(wù)中。隨著對(duì)語(yǔ)言模型和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的理解加深，你可以嘗試實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的生成任務(wù)，如對(duì)話系統(tǒng)、詩(shī)歌生成等。
請(qǐng)見(jiàn)選擇數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練模型 在“應(yīng)用開(kāi)發(fā)>模型訓(xùn)練”頁(yè)面，配置訓(xùn)練參數(shù)，開(kāi)始訓(xùn)練模型。 輸出路徑 模型訓(xùn)練后，輸出的模型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS的路徑。單擊輸入框，在輸出路徑的對(duì)話框中選擇OBS桶和文件夾，然后單擊“確定”。 預(yù)訓(xùn)練模型 當(dāng)前服務(wù)提供安全帽檢測(cè)預(yù)置模型“saved_model
對(duì)象模型 本節(jié)介紹流控策略的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹環(huán)境變量的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹特殊流控的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹流控策略的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹自定義域名及證書(shū)的對(duì)象模型。 “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“C”的創(chuàng)建操作，對(duì)應(yīng)字段是否為必選字段。
對(duì)象模型 本節(jié)介紹簽名密鑰的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹環(huán)境變量的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹特殊流控的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
對(duì)象模型 本節(jié)介紹自定義域名及證書(shū)的對(duì)象模型。 “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“C”的創(chuàng)建操作，對(duì)應(yīng)字段是否為必選字段。
對(duì)象模型 本節(jié)介紹簽名密鑰的對(duì)象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對(duì)于“操作類型”為“
學(xué)，然而，雖然深度學(xué)習(xí)的一些核心概念是從人們對(duì)大腦的理解中汲取部分靈感而形成的，但深度學(xué)習(xí)模型不是大腦模型。沒(méi)有證據(jù)表明大腦的學(xué)習(xí)機(jī)制與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型所使用的相同。你可能會(huì)讀到一些流行科學(xué)的文章，宣稱深度學(xué)習(xí)的工作原理與大腦相似或者是根據(jù)大腦的工作原理進(jìn)行建模的，但事實(shí)并非如此
模型定制化和應(yīng)用開(kāi)發(fā)碎片化，它可以吸收海量的知識(shí)，提高模型的泛化能力，減少對(duì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。 大模型一方面激活了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，同時(shí)對(duì)于 AI 框架的深度優(yōu)化和并行能力都有很高的要求，是深度學(xué)習(xí)框架下將AI做到極致的集大成者。“從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)，這是一次大的跳躍，而在深
思考模型和問(wèn)答模型的區(qū)別 思考模型：用于任務(wù)規(guī)劃和選擇組件，主要用于工作流、知識(shí)庫(kù)、工具的調(diào)用，以及入?yún)?span id="pxxjvtv" class='cur'>的識(shí)別傳遞等。 問(wèn)答模型：主要用于問(wèn)答及總結(jié)。 父主題： AI原生應(yīng)用引擎
一款物模型后，在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)備時(shí)，就可以使用在控制臺(tái)上定義的物模型。 三、為什么要有物模型？ 物模型標(biāo)準(zhǔn)化 – 統(tǒng)一萬(wàn)物互聯(lián)的語(yǔ)言：萬(wàn)物的互聯(lián)，本質(zhì)是數(shù)據(jù)的交流，而數(shù)據(jù)交流的基礎(chǔ)就是物模型。比如智慧城市中，有安防攝像頭、交通違章攝像頭等不同功能的攝像頭。當(dāng)每個(gè)攝像頭被定義的數(shù)據(jù)模
