metadata
title: Suanfamama_Cognitive_Computational_Fashion
app_file: app.py
sdk: gradio
sdk_version: 4.29.0
基于广州北京路商圈来往时尚用户及趋势被动发现模块
目标
模型训练 & 预测
- 模型训练狭义：准备数据集 通过正向传播 及 反向传播 及 梯度下降等核心DL算法 输出一个经权重迭代后的神经网络
- 模型训练广义：
- 基模型的灵活使用
- AIGC知识库的不断更新 及 RAG算法的调优
- 价值及安全对齐 如时尚
- 模型训练：每天都有增量的黄金标准，每天都根据专家咨询意见（如小玲买手）整理知识库 调节智能体各部分设定 以达到复制人脑部分功能的目标
- 模型预测：专家给出一个分数及文本原因 机器智能体也给出一个分数及文本原因 不断优化 不断拟合 total loss value 不断下降
技术架构
- 1.0
- 直接控制摄像头并拍照
- 传给分析模块
- 触发被动用户注册及时尚分数评估
- 完成最终入库逻辑
- 1.1
- 实时视频流成为单独 微服务
- 截取图片 后续逻辑不变
- 1.2
- 实时视频流成为单独 微服务
- 向外提供一个API接口 输入实时视频流
- 计算：完整的入库
- 输出：用json返回运行结果