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- 使用k8s训练ai模型 内容精选 换一换
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特点:构建专有的自然语言处理分类模型,将大量的政务询问分发到对应的部门,显著提高工作效率。 优势:针对场景领域提供预训练模型,效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 商品识别 特点:构建商品视觉自动识别的模型,可用于无人超市等场景。 优势:用户自定义模型可以实现99.来自:百科可视化界面:全流程可视化。 全生命周期:从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制:根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能来自:百科
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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serverless研发工程师 朱安东 朱安东表示:“AIGC正逐渐在千行百业生根发芽,并且快速成为了行业中重要的生产力工具。伴随着AIGC大模型以及领域专家类型的中小模型的快速演进,引发了海量AI推理、大模型托管以及底层强大算力的诉求。 然而,要想实现AI扎根千行百业、实现“AI everywhere”的最终目标,我们仍然有很长的路要走。”来自:百科
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