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  • bert蒸餾 內(nèi)容精選 換一換
  • DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 在MaaS平臺上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線,開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺上輕松部署和使用這些模型,以滿足不同場景下的需求。 在Maa
    來自:專題
    用AI對話應(yīng)用的方法 了解詳情 使用FunctionGraph部署DeepSeek-R1蒸餾模型 本章節(jié)介紹如何通過容器鏡像HTTP函數(shù),協(xié)同第三方客戶端,快速部署DeepSeek-R1蒸餾模型,實現(xiàn)AI對話。 了解詳情 使用已有SpringBoot項目構(gòu)建HTTP函數(shù) 本章節(jié)指
    來自:專題
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  • E CS )上快速搭建DeepSeek-R1蒸餾版模型(最新支持DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B)。DeepSeek-R1是一個高性能的AI推理模型,專注于數(shù)學(xué)、代碼和自然語言推理任務(wù),通過Ollama在云服務(wù)器中部署DeepSeek-R1蒸餾版模型,快速打造您的私人AI助手。
    來自:解決方案
    立即購買 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 蒸餾版 通過 DeepSeek-R1 的輸出,蒸餾了Qwen-32B, 使得模型在多項能力上實現(xiàn)了對標(biāo) OpenAI o1-mini 的效果。 蒸餾版 立即體驗 快速構(gòu)建DeepSeek聯(lián)網(wǎng)助手 支持智能問答、聯(lián)網(wǎng)搜索、知識庫導(dǎo)入
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  • bert蒸餾 更多內(nèi)容
  • 點擊下方“立即體驗”開啟對話,或調(diào)用API服務(wù) 選擇產(chǎn)品 DeepSeek-V3 全參數(shù)版 DeepSeek-R1 全參數(shù)版 DeepSeek-R1 蒸餾版 快速構(gòu)建DeepSeek聯(lián)網(wǎng)助手 支持智能問答、聯(lián)網(wǎng)搜索、知識庫導(dǎo)入 快速構(gòu)建DeepSeek聯(lián)網(wǎng)助手 支持智能問答、聯(lián)網(wǎng)搜索、知識庫導(dǎo)入
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    置向量的基礎(chǔ)上,對段落、句子、詞語三者間的位置關(guān)系聯(lián)合建模,更符合語言邏輯習(xí)慣,也更有益于模型學(xué)習(xí)。SegaBERT不止在各種任務(wù)集上比BERT有提升,對輸入文本的編碼邏輯上也有顯著區(qū)別,能做到片段感知,即根據(jù)段落、句子的分隔信息進行編碼。所以在相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、計算資源與模型規(guī)模
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    注,交互式智能標(biāo)注,關(guān)聯(lián)模型智能標(biāo)注,手動標(biāo)注;3、模型管理:一鍵可視化模型訓(xùn)練,多維度、全方位模型效果驗證,模型框架一鍵轉(zhuǎn)換,模型減枝、蒸餾壓縮;4、算法管理:算法編排,三方算法導(dǎo)入,算法一鍵部署,推理數(shù)據(jù)回流。X-Brian平臺優(yōu)勢:1、解決樣本采集難,可支持自定義采集規(guī)則,
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    了解實踐 更多實踐 使用FunctionGraph部署DeepSeek-R1蒸餾模型 函數(shù)工作流 FunctionGraph 本章節(jié)介紹如何通過容器鏡像HTTP函數(shù),協(xié)同第三方客戶端,快速部署DeepSeek-R1蒸餾模型,實現(xiàn)AI對話。 了解實踐 更多實踐 使用DCS實現(xiàn)電商秒殺功能 分布式緩存服務(wù)Redis®*版
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    多模態(tài)模型引擎支持,輕量化部署輕量化高精度行業(yè)模型 行業(yè)精調(diào)適配定制服務(wù):提供政務(wù)治理、制造質(zhì)檢、醫(yī)療影像等垂直場景的模型預(yù)訓(xùn)練服務(wù) 支持LoRA微調(diào)與知識蒸餾,提升任務(wù)精度 關(guān)聯(lián)產(chǎn)品 分布式消息服務(wù) DMS 分布式緩存服務(wù)Redis®*版 對象存儲服務(wù) OBS AI開發(fā)平臺 ModelArts 咨詢流程
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    管理等場景需求,配備事件跟蹤,實現(xiàn)問題整改閉環(huán),提升標(biāo)準(zhǔn)化管理水平 智能化的AI分析 系統(tǒng)基于視覺語言大模型的泛化能力,除通用算法外,快速蒸餾編排零售場景化算法,精準(zhǔn)識別商品缺貨、工服、收銀區(qū)在離崗等場景化算法。此外,系統(tǒng)支持個性化應(yīng)用編排,設(shè)置分析頻率、閾值和識別區(qū)域等信息,在
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    虛擬私有云 VPC 方案詳情 一鍵部署 快速搭建DeepSeek推理系統(tǒng) 該解決方案幫助您在華為云云服務(wù)器上快速部署DeepSeek-R1蒸餾版模型。 Flexus云服務(wù)器X實例 彈性公網(wǎng)IP EIP 彈性云服務(wù)器 ECS 方案詳情 一鍵部署 快速搭建Dify-LLM應(yīng)用開發(fā)平臺
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    模型蒸餾典型問題 在進行模型蒸餾的過程中,“教師模型”的一些缺陷也會被學(xué)到,如模型蒸餾得到的回復(fù)是錯誤的,或包含有害信息的。 在得到蒸餾數(shù)據(jù)之后,應(yīng)當(dāng)對數(shù)據(jù)進行進一步清洗,結(jié)合真實數(shù)據(jù)對錯誤內(nèi)容和有害內(nèi)容進行校準(zhǔn)或過濾,保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型的性能至關(guān)重要。 真實場景對“學(xué)
    來自:幫助中心
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