Le StudioBuilder de Nimble Studio vous aide à créer un studio virtuel à partir de zéro. Parcourez et configurez votre studio en créant des ressources de mise en réseau, de ferme de rendu et de stockage. Le processus StudioBuilder crée et déploie de nouvelles ressources.
Il prend une paire de phrases en entrée et classe la paire d'entrée en 'entailment' ou 'no-entailment'. L'étiquette de classe entailment implique que la deuxième phrase entraîne la première phrase, et no-entailment implique qu'elle ne le fait pas. Le modèle d'Embedding de Texte qui est pré-entraîné sur les Wikipédias anglaise et allemande renvoie un embedding de la paire de phrases en entrée. Le modèle disponible pour le déploiement est créé en attachant une couche de classification binaire à la sortie du modèle d'Embedding de Texte, puis en ajustant l'ensemble du modèle sur [QNLI].
Il prend une paire de phrases en entrée et classe la paire d'entrée en 'implication' ou 'non-implication'. L'étiquette de classe implication signifie que la deuxième phrase implique la première phrase, et la non-implication signifie qu'elle ne le fait pas. Le modèle d'Embedding de Texte qui est pré-entraîné sur le texte anglais renvoie un embedding de la paire de phrases en entrée.
Il prend une image en entrée et classe l'image dans l'une des multiples classes. Le modèle disponible pour le déploiement est pré-entraîné sur ImageNet qui comprend des images de différentes classes. Le modèle prédit des classes, y compris la classe supplémentaire pour l'arrière-plan. TensorFlow, le logo TensorFlow et toutes les marques associées sont des marques déposées de Google Inc.
Il prend une image en entrée et classe l'image dans l'une des multiples classes. Le modèle disponible pour le déploiement est pré-entraîné sur ImageNet qui comprend des images de différentes classes. PyTorch, le logo PyTorch et toutes les marques associées sont des marques déposées de Facebook, Inc.
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