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使用微信小程序调用飞桨PaddleX平台自行训练的模型——微信小程序用训练的牡丹花模型Demo测试
自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务, 主要包含的任务包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务;同时信息抽取涉及的领域非常广泛，信息抽取的技术需求高，下面具体展现一些示例针对以上难题，中科院软件所和百度共同提出了一个大一统诸多任务的通用信息抽取技术 UIE（Unified Structure Generation for Universal Information
安装飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS-develop开发版
oencv环境的安装（opencv库，paddlepaddle（模型推理），cuda，cudnn，anaconda，还有vscode）一条龙服务
在使用 python3.8 安装 paddle 以后，测试导入 paddle 报错。
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求。平台支持工作流，用户可在没有编程语言基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，以流程化的方式将数据输入
1.虚拟机要换源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/国内镜像源vi /etc/apt/sources.list将上面的链接里的内容复制到sources.list，并保存：wq!2.sudo apt-get upgrade3.sudo apt install python-pip4.sudo -H pip inst...
Windows下运行Ubuntu（WSL2） 并使用CUDA想要再Windows下使用Linux，一般有两种方法。一是使用WSL（Windows子系统），二是使用虚拟机。虚拟机不支持调用显卡。若想要在Win下使用Linux并使用CUDA，则需安装子系统。步骤如下：1.安装WSL22.安装英伟达WSL驱动3.在WSL中安装cuda1，安装WSL2在win10任务栏搜索框输入 功能选择开启或关闭win
客户最终的应用场景是在电商app中提供用户拍摄的鞋类照片识别功能，因此数据采集的照片要尽量贴合用户拍摄的场景，具备真实性，包含多种光照条件，这样才能保证训练模型的效果。第三步，在数据总览页中找到刚才创建的数据集，点击操作栏的“导入”，EasyDL提供多种数据导入方式，可在页面中参考各个方式对应的要求来导入数据。AI模型的训练需要有图片对应标注的数据集，海量的鞋品图片需要进行标注，成本高，且人工标注
AI时代已到来，百度网盘与百度飞桨AI Studio强强联合，旨在基于个人云存储的生态能力开放，通过比赛机制，鼓励选手结合当下前沿的计算机视觉技术与图像处理技术，产出基于飞桨框架的开源模型方案。
Unable to create: 已停止该运行的命令，因为首选项变量“ErrorActionPreference”或通用参数设置为 Stop: 无法新建虚拟机。“MobyLinuxVM”无法实现。(虚拟机 ID 007A6003-90D1-4369-BD8C-75703089EE73)这个问题是因为Docker的安装问题，出现这个问题一般是当前Windows 的版本不合适当前的Docke...
我在安装前准备了一台windows云主机，为了方便大家安装，在引用官网上的教程的同时配合本人安装时的安装步骤进行注释详解。因为我在验证安装时，我并不是一次性就安装成功的，报错是“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 找不到指定的模块。
参数高效微调是在对大型语言模型进行微调时的一种重要策略，它旨在改进模型性能的同时，尽量减少对额外参数的需求。通过冻结大部分参数，显存占用下降了5个G左右。训练时间由原来的50.53分钟降低到37.08分钟。
本文结合“基于ERNIE SDK + LangChain 搭建个人知识库”的代码示例，为您讲解RAG的相关概念。
技巧：为什么能不固定prompt?传统Prompt模板各有不同，应对少样本能力不一样UIE用大量数据固定了prompt的构造方式，就是条件加上抽取标签，所以有不固定的特点标签其实模型压根都没见过，模型照样能看出来Prompt技巧1.与原文越相似越好抽2.尽量符合常识3.标注的样本尽量要短训练技巧：1.预测可以将batch_size设置为2或者更高来提高预测效率2.uie-tiny 和base效果差
知其然也知其所以然，能到快速上手阶段，肯定已经了解了UIE的一些相关介绍，这里仅从偏实践角度，简短剖析一下任务细节，具体介绍可参照官方github。UIE(Universal Information Extraction) 针对少样本、低资源、不同领域等场景，实现从非结构化文本中抽取结构化信息，包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务。该任务的亮点在于：（1）将多任务的信息抽取
文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务之一。文本分类简单定义来说就是对给定的文本，可以是一句话、一段文本、一篇文章利用文本分类器进行分类和打标签。文本分类任务广泛应用于长短文本、情感分析、新闻分类、事件类型分类、政务信息分类、商品类型分类、文章类型分类、论文类别、专利领域、案件描述、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动分类、评论类型分类、药物反应分类、对话分类、税收分类、投诉分类、广告检测
paddlepaddle-gpu-2.2.2版本太高了，许多模块在高版本没有了解决办法：卸载原来的版本安装对应版本卸载paddlepaddle-gpu-2.2.2，打开飞桨的终端，在里面执行下面的命令python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu安装其它旧版本paddlepaddle-gpu==1.8.4.post107 -f https://www.paddle
PPOCRLabel是PaddleOCR中提供的一个半自动标注工具，使用起来非常方便，能够大幅提高标注效率。本篇博文简单记录下在使用PaddleLabel中遇见的问题（本篇博文只记录PPOCRLabel的安装使用，关于PaddleOCR的使用请自行阅读文档）。文章目录1 安装PPOCRLabel安装paddlepaddle安装pyqt5安装trash-cli(仅Linux环境需要)安装python
项目在windows操作系统正常运行，但是在linux操作系统运行报错dlopen: cannot load any more object with static TLS，报错图如下：错误提示字面意思无法通过线程局部存储加载更多的对象。错误原因：主要出现在python import导入库的顺序问题，可能出现在import各种python库时，由于代码中写的import顺序导致报这个错。如我的项目
按照官方文档安装paddlehub不成功，找不到浑头？？？ 对于Anaconda小白和Linux小白，官方文档可以说是很不友好了。总之作为小白的我，按照官方的指令一条条打进去的时候总是得不到想要的结果，导致无法成功安装,但是paddlehub这么方便，那咱必须得给它安排上呀，不然怎么搞百度课程里创意项目?于是我请教了助教哥哥gingkg，才成功完成了paddle的安装！第一步：确认你已经安装了p
OCR文字识别教程，SpringBoot + PaddleOCR + Android OCR文本识别教程。实现手机端拍照、选取图片识别 文本、车牌、身份证。涉及 SpringBoot、paddleocr、android应用开发、python flask、jwt token、sentinel 熔断限流、docker部署及镜像制作、nginx、全局异常处理、参数校验 等知识点
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