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I应用的快速构建,让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式,能够进一步实现AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练,便可以直接适配多类通用场景,用户仅需在此基础上,基于极小的样本进行数据微调来自:百科用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且还可以让算法模型的准确率提升来自:百科
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特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力,来自:专题环境准备更快——与华为云IoT设备管理预集成,无需任何配置,即可打通IoT数据源;边云协同的框架能力,只须聚焦分析业务逻辑开发,不感知边缘资源管理;一键开通数据分析相关能力,按需使用,无需繁琐各自开通;Serverless形态,无需自行配置&维护服务器。 数据开发更快——模型感知,资产/设备模型贯穿数据开发来自:百科
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