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Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下
如何查看账号ID和IAM用户ID 使用IAM账号登录华为云。 在页面右上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的账户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在API凭证页面获取IAM用户名、用户ID、账号名和账号ID。
团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000张都是未标注，
影响模型Loss收敛的原因是多方面的：首先，数据问题可能导致不收敛，例如数据预处理不完善；其次，模型的训练超参数也同样会导致类似的情况；另外，网络随机参数初始化差异以及典型场景（例如Dropout和数据集Shuffle等操作）都可能在训练阶段Loss层面引入误差；再者，模型本身的算法设计
控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream
控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream
] } 数据生成算子（StyleGan算子） 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出
数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下
控制节点高可用的开启或关闭状态不可修改。 控制节点分布：可以选择随机分配，也可以指定可用区。控制节点推荐尽可能随机分布在不同可用区以提高容灾能力。 随机分配：系统会随机分配控制节点的可用区，尽可能将控制节点随机分布在不同可用区以提高容灾能力 。如果某可用区资源不足，将分配至资源
数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下
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body中“auth.scope”的取值需要选择“project”，请求示例如下所示。 在构造请求中以调用获取用户Token接口为例说明了如何调用API。 { "auth": { "identity": { "methods": [ "password"
Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下
增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。
Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下
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控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream
提示词，根据提示词生成含有对应内容的图像 是 无 negative_prompt 反向提示词，图像生成过程中应避免的提示 否 无 num_inference_steps 推理步骤数，控制推理的步数 否 40 height 生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率
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控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream
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