- ai模型訓(xùn)練的作用 內(nèi)容精選 換一換
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軟件內(nèi)涵的擴(kuò)展、對工具鏈的影響等方面分析了大模型將給軟件研發(fā)帶來哪些主要的變化,并結(jié)合例子展示出大模型的確將大幅提升軟件研發(fā)的效率。同時,也詳細(xì)展示了華為內(nèi)部在研發(fā)大模型的實(shí)踐,介紹了華為的智能研發(fā)助手 CodeArts Snap的三大關(guān)鍵技術(shù):高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建,自動評估與人來自:百科ows使用的注冊表(Registry)。在層次模型中,每個節(jié)點(diǎn)表示一個記錄類型,記錄類型之間的聯(lián)系用節(jié)點(diǎn)之間的連線(有向邊)表示,這種聯(lián)系是父子之間的一對多的聯(lián)系。這就使得層次數(shù)據(jù)庫只能處理一對多的實(shí)體聯(lián)系。 2、網(wǎng)狀模型就是一個網(wǎng)絡(luò)圖的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用網(wǎng)狀模型作為數(shù)據(jù)的來自:百科
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Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型,模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)存使用優(yōu)化等,可以脫離設(shè)備完成模型的預(yù)處理。 另外,離線模型轉(zhuǎn)換過程中,80%左右的問題,集中在算子不支持。 1、新網(wǎng)絡(luò),其中算子未開發(fā)或發(fā)布; 2、原框架自定義算子,需要在新框架重新適配開發(fā);來自:百科可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù):訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注:提升標(biāo)注效率。 極致性能來自:百科
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