调用ERNIE-Bot SDK，轻松实现大模型生产落地。
原创
2023-09-11 11:46:15
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飞桨ai Studio notebook基本操作具体学习详见地址个人笔记 具体学习详见地址个人笔记1.在Notebook中使用shell命令 注意：通过在Shell命令前添加! (感叹号), 就可以执行部分Shell命令. 包括诸如 !pip install这样的命令. 不过, !apt-get这种可能引发用户进一步操作的命令是不支持的.!ls /home/aistudio/data/
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介绍飞桨在行业内的应用情况、产品全景、技术优势，以及飞桨的安装方法和联系方式。深度学习框架近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。深度学习框架优势使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：节
飞桨(PaddlePaddle)是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Paddle Fluid v1.5发布——正式发布动态图Preview版并提供 7个
GitHub详细教程Table of Contents1 Git详细教程1.1 Git简介1.1.1 Git是何方神圣?1.1.2 重要的术语1.1.3 索引1.2 Git安装1.3 Git配置1.3.1 用户信息1.3.2 高亮显示1.3.3 忽略特定的文件1.3.4 使用.gitkeep来追踪空的文件夹1.4 开始操作Git1.4.1 创建内容1.4.2 创建仓库、添加文件和提交更改1.4.3
2016 年，AlphaGo 横空出世，人工智能时代到来。同年，百度开源自研的深度学习框架 PaddlePaddle（飞桨），成为中国首个开源深度学习框架。然而，这波由深度学习推动的技术和产业浪潮，也面临着诸多挑战。数据量越来越大，有些模型的训练数据动辄上 TB；模型越来越深，越来越复杂，从 AlexNet 的 8 层，到 ResNet-1000 的 1202 层；模型参数越来越多，甚至超过 10
“一生费城七六人”1. conda装paddle环境1.1 验证是否装好2. x2paddle2.1 介绍2.2 安装3 模型转换3.1 pt -> onnx3.2 onnx > .pdparams3.2.1 会出现的错误情况3-1. 第一种情况3-2. 第二种情况4. 查看结果5. 其他模型6. 终极解法 问题阐述：将yoloV5项目移至paddle框架下执行时，会发现飞桨的框架不
导读：12月12日，在上海举行的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上，飞桨深度学习开源框架2.2版本正式发布。飞桨是中国首个开源的深度学习框架，一直致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。最新的v2.2版本飞桨框架在编程接口方面，新增了傅里叶变换、线性代数计算、AI科学计算等相关的100多个API，可以支持更广泛任务类型的模型开发；分布式训练方面，在优化了4D混合并行等分布式技术的
随着机器的逐渐智能化，人类的生活水平也在大幅度提高，这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术，它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献，虽然实现这一伟大的功能很复杂，但是现阶段通过开元深度学习平台的能力，开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用，大大提升了效率。飞桨（paddlepaddle)是百度研发的一款技术领先
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2023-09-18 14:12:36
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号外号外！飞桨AI Studio星河社区上线新版文心一言专区，帮助开发者完成一言插件&大模型应用开发，与此同时推出Prompt模板库供开发者使用。零代码开发、可视化界面！飞桨AI Studio星河社区带你玩转Prompt应用
前四篇文章我们介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计原理基本使用概念，分别通过在两个平台上实现完全相同的模型完成图像分类，语言模型和序列标注三个任务，了解我们的使用经验如何在两个平台之间迁移，以此来了解非序列模型和序列模型在两个平台之上设计和使用的差异。到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进
论文 PP-PicoDet项目github地址1. 安装1.1 conda 安装 paddlepaddleconda create -n paddle python=3.7 # 创建python环境
conda activate paddle # 进入环境
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);prin
一、创建模型1、飞桨BML登录:2、点击【预置模型调参】或者：点击【训练算力-预置模型调参】 3、选择【行业模型】，点击【立即创建】4、 填写相关信息5、填写描述 6、完成创建 二、上传数据集1、点击【创建数据集】 2、选择对应数据类型 3、选择数据集压缩包 4、完成数据上传 三、模型训练 1、返回【行业模型
这个还是挺实用的啊，建议需要人工智能的小伙伴去看看。飞桨EasyDL零门槛AI开发平台，这块主要分7个方向。 看你需要哪个方向吧。 拿走不谢。第一个。EasyDL 图像零算法基础定制高精度图像应用AI模型， 提供端云多种灵活部署方案。主要是干啥的呢？1.图像分类EasyDL是一个面向企业和个人开发者的零门槛AI开发平台，为零算法基础的开发者提供定制高精度AI模型的服务，包括数据处理、模型训练、服务
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2023-08-08 10:59:11
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走进国产深度学习框架——百度飞桨什么是飞桨飞桨初体验创建数据变量/常量网络搭建数据操作搭建网络与执行器网络运行安装飞桨windows环境下使用pip安装CPU版本windows环境下使用pip安装CUDA10版本检查是否安装成功 什么是飞桨飞桨 (PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，20
特别注明：本文内容包括但不限于代码，图片均来自AI Studio 官网课程中一个完整的深度学习模型一般包含以下几个内容：数据获取与处理模型设计：网络结构和损失函数训练配置：优化器与资源配置训练过程模型保存与测试下面以手写数字识别项目为例展开讲解：数据获取与处理 本次学习使用百度提供的公开的数据集，因此自行获取数据的过程暂不涉及。 飞桨提供了多个封装好的数据集API，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推
