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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,且5个都是labeler的话,那就是每个人分2000。
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
查询商品业绩激励策略、授权折扣及分成比例 合作伙伴可以在伙伴中心查看商品的客户服务商业绩激励策略、授权折扣及分成比例。 操作步骤 使用伙伴账号登录华为云,进入伙伴中心。 在左侧导航栏,选择“销售>云商店商品信息”,进入云商店商品信息页面。 点击“成交价分成”,即可查看商品的客户服
Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
数据权限通知数据目录当前模型的样本量接口 功能介绍 数据权限通知数据目录当前模型的样本量接口。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/notify/entityAmount 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://dat
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
查询实例容灾切换的故障节点比例 功能介绍 查询实例容灾切换的故障节点比例。 接口约束 该接口支持GeminiDB Cassandra 数据库实例。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办? 问题现象 查看集群监控发现,Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%,用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中,Elasticsearch会占用50%内存,另外50%
本文主要介绍在进行建模之前,双方需要对已有的数据进行碰撞求交,找到双方共有的数据,了解数据的分布情况并为后续的建模做好调整。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
plt.show() 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题: 纵向联邦建模场景
ALM-303046961 接口接收的流量占接口总带宽的比例大于设定阈值 告警解释 IFNET/4/INBWRATEEXCEED: OID [OID] Interface input flow bandwidth usage exceeded the trap threshold
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
可以“查看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率,0表示负样本,1表示正样本;回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为作业的详细信息,如作业输入条件、作业输出结果、执行环境、合作方信息、计算过程等。 图3
的能力。 在形成可用的训练数据前,需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类,符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中,我们通过对单个影像实例进行查看和对比,在界面上设置“AI训练”或“学习案例”,以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类,分为任务
制定KPI指标支撑改进: 成本标签核心目的是成本分配,建议将KPI定为成本可分配比例,用于衡量标签的覆盖率。可分配成本比例越高,成本分配和报告效率越高,成本数据越可信任。在标签治理过程中,通过可分配成本比例趋势的上升和下降,检查组织内标签的标记覆盖率是在提升还是在下降 识别标签缺失和
图1 模型部署 模型部署完成后,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型特征”对应的数值,然后单击“预测”,就会有系统弹窗弹出,显示预测结果。 注意:样本id从创建作业选择数据集的样本id列获取。 图2 发起预测 父主题: 实时预测
ALM-303046962 当接口发送的流量占接口总带宽的比例大于设定阈值时,发出告警 告警解释 IFNET/4/INBWRATERESUME: OID [OID] Interface input flow bandwidth usage was restored to the trap