LLM大语言模型端到端链路
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文通过LLM大语言模型端到端链路模板，为您介绍数据处理、模型训练和模型推理的全流程。
魔搭支持在阿里云人工智能平台PAI上进行模型训练、部署了！
现在，魔搭上的众多模型支持在阿里云人工智能平台PAI-Model Gallery上使用阿里云算力资源进行模型训练和部署啦！ PAI-Model Gallery是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了包括LLM、AIGC、CV、NLP等各个领域。通过 PAI 对这些模型的适配，用户可以通过零代码的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大...
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
一、介绍 玉米病害识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集（'矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操....
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
一、介绍 交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。 在本项目中，开发了一个基于人工智.....
使用Tensorboard查看模型训练效果
您可以在任务管理页面创建和管理Tensorboard实例。该实例可以与数据集或DLC任务进行关联，在实例启动成功后，您可以通过Tensorboard的可视化界面查看模型训练结果分析报告。本文为您介绍如何创建和管理Tensorboard实例。
【乐器识别系统】图像识别+人工智能+深度学习+Python+TensorFlow+卷积神经网络+模型训练
一、介绍 乐器识别系统。使用Python为主要编程语言，基于人工智能框架库TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对30种乐器（'迪吉里杜管', '铃鼓', '木琴', '手风琴', '阿尔卑斯号角', '风笛', '班卓琴', '邦戈鼓', '卡萨巴', '响板', '单簧管', '古钢琴', '手风琴（六角形）', '鼓', '扬琴', '长笛', '刮瓜', '吉他.....
人工智能平台PAI产品使用合集之负采样版本DSSM双塔模型训练好之后，怎么分别获取user tower的embedding和item tower的embedding
问题一：机器学习PAI ODPS默认是python2的version吗？ 机器学习PAI ODPS默认是python2的version吗？我们看logviewe日志是python2.7 参考答案： 是的，ODPS默认使用的是Python 2.7。你在使用PAI命令进行模型训练或预测时，如果需要使用Python 3，可以在命令后面加上--py_versi...
人工智能基础——模型部分：模型介绍、模型训练和模型微调 ！！
前言 本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。 模型族谱 一、什...
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