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AI论文
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hub.config
hub.config Class hub.finetune.config.RunConfig log_interval eval_interval use_pyreader use_data_parallel save_ckpt_interval use_cuda checkpoint_dir num_epoch batch... -
服务化部署
PaddleHub Serving模型一键服务部署 简介 为什么使用一键服务部署 什么是一键服务部署 支持模型 使用 Step1：启动服务端部署 命令行命令启动 配置文件启动 Step2：访问服务端 Step3：利用PaddleHub Serving进行个性化开发 Demo——部署一个在线lac分词服务 Step1：部署lac在线服务 ... -
Hook机制
如何修改Task内置方法？ 如何修改Task内置方法？ 了解如何修改Task内置方法，我们首先了解下Task中的事件。 Task定义了组网事件 和运行事件 。其中运行事件的工作流程如下图。 NOTE: 图中提到的运行设置config参见RunConfig说明 “finetune_start_event”，”finetune_e... -
概述
PaddleHub 特性 命令行工具 迁移学习 服务化部署PaddleHub Serving 超参优化AutoDL Finetuner 欢迎使用PaddleHub ！ PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。... -
命令行工具
PaddleHub命令行工具 install uninstall show download search list run help version clear autofinetune config serving NLP类的任务 CV类的任务 PaddleHub命令行工具 PaddleHu... -
更新历史
更新历史 v1.7.0 v1.6.2 v1.6.1 v1.6.0 v1.5.2 v1.5.1 v1.5.0 v1.4.1 v1.4.0 v1.3.0 v1.2.1 v1.1.2 v1.1.1 v1.1.0 v1.0.1 v1.0.0 v0.5.0 更新历史 v1.7.0 丰富... -
服务化部署
PaddleHub Serving模型一键服务部署 简介 为什么使用一键服务部署 什么是一键服务部署 支持模型 使用 Step1：启动服务端部署 命令行命令启动 Step2：访问服务端 Step3：利用PaddleHub Serving进行个性化开发 Step4：关闭serving Demo——部署一个在线lac分词服务 Step1：部署... -
贡献预训练模型
如何编写一个PaddleHub Module 模型基本信息 策略 Module创建 step 1. 创建必要的目录与文件 step 2. 实现辅助模块processor step 3. 编写Module处理代码 step 3_1. 引入必要的头文件 step 3_2. 定义SentaTest类 step 3_3. 执行必要的初始化 step 3... -
hub.dataset
hub.dataset Class hub.dataset.ChnSentiCorp Class hub.dataset.LCQMC Class hub.dataset.NLPCC_DPQA Class hub.dataset.MSRA_NER Class hub.dataset.Toxic Class hub.dataset.SQUAD... -
超参优化
PaddleHub 超参优化（AutoDL Finetuner） 一、简介 二、准备工作 1. hparam.yaml 2. train.py 示例 三、启动方式 四、目录结构 五、可视化 六、args参数传递 七、其他 PaddleHub 超参优化（AutoDL Finetuner） 一、简介 目前深度学习模型参数可分为两类...