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从AI大模型的角度来看深度学习
从AI大模型的角度来看，深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习方法。这种方法通过使用多个层次的非线性变换，能够从原始数据中学习到复杂的表示和特征。这些表示和特征对于解决各种任务非常有用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。在AI大模型中，深度学习被广泛应用于构建各种类型
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数据模型驱动引擎DME论坛开通啦
数据模型驱动引擎DME论坛开通啦！欢迎各位专家，看客，走过路过的，常来浇水，施肥！
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【CANN 5.0.3 alpha1】【atc】模型转化失败
18.04 LINUX服务器。CANN 5.0.3 ALPHA1模型转化失败。【操作步骤&问题现象】相关信息已提交issue.https://gitee.com/ascend/parser/issues/I4A98P这个模型，ONNXRUNTIME可以加载。5.0.2 alpha5好
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【问答官】模型精度出不来，预测结果失败
1、为什么模型精度一直出不来？图一2、为什么预测的时候偶发性出现预测结果失败？图二图一：图二：
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BO配置-物模型字段和说明修改
目前遇到了一个问题，BO的物模型暂不支持增删改，和南向数据湖&roma推来的属性字段不一致，需要做一下转换
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【问答官】Modelarts开发的AI模型如何迭代？
modelarts开发的AI模型如何迭代？
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悟空大模型台历真的很有创意！
悟空大模型的台历：昇思Mindspore的手办：祝昇思Mindspore和华为云的小伙伴们大展宏“兔”！
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【Atlas 200DK】【tensorflow模型转换报错】
tensorflow模型转换报错：E35003: Error occur when infer op[Preprocessor/map/TensorArrayUnstack/TensorArrayScatter/TensorArrayScatterV3]'s shape, merge
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PyTorch模型迁移常见问题FAQ-2
PyTorch模型迁移常见问题FAQ-2 - [1 介绍](#1-介绍) - [2 常见问题FAQ](#2-常见问题FAQ) - [2.1 NPU模型打通常见问题FAQ](#21-NPU模型打通常见问题FAQ) - [2.2 NPU模型分布式运行常见问题FAQ](#22-NPU模型分布式运行常见问题FAQ)
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【MindStudio产品】【模型转换】The model file path is invalid
MindStudio版本：3.0.3cann5.0.3这是什么问题？路径的权限是777
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【atlas200dk】mindstudio转换模型出错
行转换，得到的可视化模型是错误的。fp32的onnx模型则没有这个问题。想问一下，mindstudio是不支持fp16的量化模型进行转换吗？或者我可以如何尝试将fp32的om模型量化至fp16.【操作步骤&问题现象】【截图信息】原yolov5m_fp16模型转换后的yolov5m_fp16
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探究预训练语言模型中的位置编码
Network）对V向量做一些非线性变化。在layer normalization，残差连接，dropout等技巧帮助下，可以使得模型更容易做到更深，增大参数量，为模型赋予更强的表达能力。Transformer结构的自注意力机制也自然地导致了网络结构本身是对输入token的位置和顺序不敏感
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大模型时代，可信机器学习的未来方向
ChatGPT 为代表的大模型取得突破性进展，不仅在各项基准数据集中成绩瞩目，也获得了大量用户的青睐。GPT 系列模型的发展似乎表明，随着模型参数和训练数据不断增多，模型会变得越来越可信。然而，随着研究者的深入调查，人们发现近期的大模型在几个重要方面仍然存在着可信问题。其一，大模型在专业性较强
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直接转模型成功，INT8量化失败
模型及转换脚本见附件；如果不是转INT8量化，是可以转成功的；只要加了INT8量化，就会失败，请问是什么原因导致？Model parsing is complete. (1/6)Weight parsing is complete. (2/6)Graph optimization
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浅谈强化学习基本模型和原理
强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。强化学习强化学习把学习看作试探评
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基于MindStudio完成deepmar模型推理全流程
、属性识别等，将业务流程进行模块化。2) 寻找合适插件:根据已有SDK插件的功能描述和规格限制来匹配业务功能，当 SDK 提供的插件无法满足功能需求时，用户可以开发自定义插件。3) 准备推理模型文件与数据:准备输入图片和下载模型，使用 Model Convertor 模型转换工具将模型转换为
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半精度和全精度下模型不收敛
amp_level="O2"（半精度）时，cswin不收敛，vit，resnet收敛，而设置amp_level="O0"（全精度）时，三个模型都正常收敛。一致找不到原因？有谁知道可能的原因吗？
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310推理卡推理模型execute error
04-x86_64.runAscend-cann-toolkit_20.2.rc1_linux-x86_64.run【操作步骤&问题现象】om模型推理，之前在DDK200可以推理，现在用310推理卡报错。aclmdlExecute报错[ERROR] RUNTIME(7955)model
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【mindspore产品】【310推理功能】导入mindir模型出错
入mindir文件出错【功能模块】Mindspore 310推理【操作步骤&问题现象】在910上把.ckpt转换成.mindir.模型为3d卷积模型，二输入，shape为（1,2,38,38,38），数据类型为mindspore.float32预处理是把输入处理成.bin文件，数
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预制算法，云端算法，云端模型之间的区别
预置算法是老版本的算法，即将下线；云端算法是新版本的算法，放在AI市场中，可供开发者订阅使用；云端模型是算法训练出来的模型，使用时会看到是否支持二次参数调优，订阅后可以直接部署；后续的预置算法都会迁移到AI市场。开发者可以点击链接前往AI市场订阅需要的算法和模型。
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