服务网络模型组件Gateway API
Gateway API是Kubernetes中用于对服务网络流量进行建模的一系列资源,提供了一套表现力强、易扩展、面向角色的服务网络模型。本文介绍Gateway API组件信息、使用说明和变更记录。
服务网络模型组件Gateway API
Gateway API是Kubernetes中用于对服务网络流量进行建模的一系列资源,提供了一套表现力强、易扩展、面向角色的服务网络模型。本文介绍Gateway API组件信息、使用说明和变更记录。
配置ES,配置ADB,配置OSS,百炼安全存储
配置私有网络资源的核心目的在于为云组件(例如ElasticSearch、AnalyticDB(ADB)和OSS Bucket)创建专属的隔离环境。这样设计的目的是确保百炼平台的服务应用程序能够在安全的网络环境中顺畅地进行数据读写操作,同时避免了与平台上的其他云组件发生不必要的数据交互或资源共享,从而增强了数据的安全性和服务的稳定性。
【Pytorch神经网络实战案例】34 使用GPT-2模型实现句子补全功能(手动加载)
1 GPT-2 模型结构GPT-2的整体结构如下图,GPT-2是以Transformer为基础构建的,使用字节对编码的方法进行数据预处理,通过预测下一个词任务进行预训练的语言模型。1.1 GPT-2 功能简介GPT-2 就是一个语言模型,能够根据上文预测下一个单词,所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本,如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调,生成有特定格式或者主题的文本,如诗歌、戏剧....

【Pytorch神经网络实战案例】31 TextCNN模型分析IMDB数据集评论的积极与消极
卷积神经网络不仅在图像视觉领域有很好的效果,而且在基于文本的NLP领域也有很好的效果。TextCN如模型是卷积神经网络用于文本处理方面的一个模型。在TextCNN模型中,通过多分支卷积技术实现对文本的分类功能。1 TextCNN1.1 TextCNN模型结构TexCNN模型是利用卷积神经网络对文本进行分类的模型,该模型的结构可以分为以下4个层次:1.1.1 词嵌入层将每个词对应的向量转化成多维度....

【Pytorch神经网络实战案例】33 使用BERT模型实现完形填空任务
1 案例描述案例:加载Transformers库中的BERT模型,并用它实现完形填空任务,即预测一个句子中缺失的单词。2 代码实现:使用BERT模型实现完形填空任务2.1 代码实现:载入词表,并对输入的文本进行分词转化---BERT_MASK.py(第1部分)import torch from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM ....

【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现:加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务,只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单,核心步骤只有两步:(1)直接根据NLP任务对pipeline类进行实例化,便可以得到能够使用的模型对象。(2)将文本输入模型对象....

【Pytorch神经网络实战案例】29 【代码汇总】GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 GaitSet_DataLoader.pyimport numpy as np # 引入基础库 import os import torch.utils.data as tordata from PIL import Image from tqdm import tqdm import random # 1.1定义函数,加载文件夹的文件名称 # load_data函数, 分为3个步...

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