x13_arima
背景信息 Arima全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思（Box）和詹金斯（Jenkins）于70年代初提出的著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。...
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
大语言模型（LLM）是指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型，例如：GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。Megatron-LM 是由NVIDIA的应用深度学习研究团队开发的Transformer模型训练框架，它可以高效利用算力、显存和通信带宽，大幅提升了大语言...
将大语言模型转化为推理服务
大语言模型LLM（Large Language Model）指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型，例如GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。当您需要处理大量自然语言数据或希望建立复杂的语言理解系统时，可以将大语言模型转化为推理服务，通过API轻松集成先进...
视频分类训练
算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练，目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert，其中swin-t-bert支持视频加文本...
数据预处理函数
函数 说明 滑动平均函数 针对输入的时序曲线进行滤波，从而发现时序曲线形态。物联网设备数据采集的原始数据中，大都含有各种各样的噪声影响。通过滑动平均函数，采集相邻数据的信息，对数据曲线进行平滑，便于进行数据分析。加权平均函数 ...
数据滤波
是 滑动平均滤波 限幅滤波 中值滤波 滑动平均滤波 一阶滞后滤波 FIR滤波 最大值滤波 最小值滤波 限幅滤波 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 滤波有效值 限幅滤波有效值的选择方法。前一次输出值：使用前一次滤波输出值作为...
滤波
功能说明 滤波组件支持8种方式进行数据滤波，包括限幅滤波，中值滤波，滑动平均滤波，一阶滞后滤波，FIR滤波，最大值滤波，最小值滤波以及趋势线拟合滤波。计算逻辑原理 以下计算公式涉及的参数定义：①t表示本次，t-1表示前一次。②X(t)...
概览
统计方式 描述 Average 平均值 Maximum 最大值 Minimum 最小值 Sum 求和 SampleCount 计数 SumPerSecond 求和/对应周期的秒数，也可以使用滑动平均计算 CountPerSecond 计数/对应周期的秒数，也可以使用滑动平均计算 LastValue 本上报周期...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
API概览
CheckRankingModelReachable 测试模型网络联通性 测试模型网络联通性。规则 API 标题 API概述 CreateRule 创建规则 创建推荐策略运营规则。ModifyRule ModifyRule 修改规则。ListRules 获取规则列表 查询规则列表。DescribeRule 获取规则...
功能特性
功能集 功能 功能描述 参考文档 性能观测 云网络地域内网络性能 呈现阿里云网络内，同一地域不同可用区间统计的平均网络时延质量参考。查看阿里云地域内网络性能 云网络地域间网络性能 呈现阿里云网络不同地域间统计的平均网络时延质量参考...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
云网络互访性能观测
云网络互访性能可以查看阿里云内可用区之间或地域之间的网络平均时延，您可以参考性能观测数据，在搭建服务时选择更适合的地域或可用区，也支持在企业版转发路由器下创建跨地域连接后，查看跨地域连接物理链路的时延情况，以便您选择更适合...
什么是网络智能服务
网络智能服务 NIS（Network Intelligence Service）是一个对网络进行健康分析、性能监控、诊断修复、流量分析和测量仿真的云服务，通过集成机器学习、知识图谱等AIOps方法减少网络使用复杂性，提供自助运维能力，方便网络架构师和运维...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
动态与公告
2023-07-04 快速开始 2023年06月 公告类型 模型名称 公告描述 发布时间 相关文档 新增模型 语音合成 提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
模型创建
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
一键诊断
您可以使用 PAI灵骏智算服务 提供的一键诊断功能，检查灵骏节点的网络和硬件状态，基于多种通信库和通信模型进行网络测试。本文为您介绍灵骏的一键诊断功能。自助诊断 网络诊断 网络诊断功能分为 静态配置类检查 和 动态运行类检查，支持...
2023年
2023-3-23 全部地域 模型版本准入状态及事件触发 一键诊断功能 您可以使用一键诊断功能，检查灵骏节点的网络和硬件状态，基于多种通信库和通信模型进行网络测试。2023-03 华北6（乌兰察布）、华南2（河源）一键诊断 灵骏连接支持直连VPC ...
DT-MPC v3.1
描述 默认值 范围 滤波器模式 MPC提供滑动平均及一阶滤波两种模式对CV数据进行滤波 无 无 滑动平均 一阶滤波 滤波参数 滑动平均：滑动平均阶数 一阶滤波：滤波系数 0 滑动平均：0~100 一阶滤波：0~1 扰动比例系数 系统未知扰动的比例。...
CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
产品简介
NLP自学习平台产品介绍。产品概述 面向算法小白用户的NLP行业自适应标注、训练和服务平台。该产品支持文本实体抽取、文本分类、关键...快捷：全链路优化，平均训练模型耗时分钟。专业：专业技术沉淀，500+标注数据时，模型准确率预计>85%。
概述
孪生节点 办公区1、办公区2 中配置物模型属性 平均温度，对应办公区内设备上报温度的平均值。操作步骤 配置园区孪生体：通过创建孪生空间、添加孪生节点、配置孪生节点、添加并引用孪生体模板，快速构建园区孪生体的业务模型。添加数据映射...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
Kohya使用方法与实践案例
此时您可以选择借助神经网络，完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面，选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
Word2Vec
Word2Vec算法组件利用神经网络，通过训练，将词映射为K维度空间向量，且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表，输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...
使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
oneAPI深度神经网络库（oneDNN）是用于深度学习应用程序的基本构建基块的开源跨平台性能库，该库针对英特尔体系结构处理器、英特尔处理器图形和Xe体系图形进行了优化。主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深度学习应用...
使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
组件参考：所有组件汇总
组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...
模型可视化
您可以在训练成功的模型中启动模型可视化功能，在可视化界面更直观地查看模型训练结果分析报告，进一步了解智能圈选过程中，哪些特征会起到重要作用。操作步骤 进入 用户增长插件 页面。登录 PAI控制台。在左侧导航栏，选择 场景化解决方案...
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