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比于传统AI模型,原来几十个AI场景,需要几十个AI模型开发训练好几个月,现在只需要一个大模型就可以开发完成,训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景,现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题,让开发不来自:百科据的运算态加密,从而实现数据全生命周期内的安全保护。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数,通过深度强化学习与全局调优算法,结合不同业务负载模型进行针对性调优,相比DBA人工根据经验调优,性能提升30%的同时,耗费时间从天下降到分钟级。来自:专题
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注的样本进行训练;“精准型”会额外使用未标注的样本做半监督训练,使得模型精度更高。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型,选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。从当前账号管理的模型列表中选择一个匹配的模型,用于智能标注。 下图为“图像分类”类型的智能标注: 下图为“物体检测”类型的智能标注:来自:百科来自:百科
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