医疗场景识别
特色优势 准确率高：利用海量的图片样本训练模型，具有业内领先的准确率。实时性高：依托于阿里自建的EAS在线服务集群，精益求精优化Inference技术，提供弹性伸缩的低延时服务。技术前沿精深：基于阿里云 人工智能平台 PAI，应用阿里深度...
工程架构
用于构建样本和模型训练 Flink任务等待一小段时间后，根据行为类型构建样本标签，并从 特征存储系统 中获取样本的特征向量 Flink任务做模型训练的Online Learning，并实时同步模型参数至 模型参数存储系统，以便 冷启动算法打分EAS服务 ...
使用须知
三、确认已了解并开通如下资源 以下为完成离线建模所需云产品 序号 云资源名称 用途 1 云原生大数据计算服务MaxCompute 数据清洗、特征工程、准备训练样本 2 大数据开发治理平台DataWorks 数据清洗、特征工程、模型训练和评估、更新模型、...
AdagradDecay Optimizer
如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。背景信息 超大规模模型的训练样本通常在10亿规模以上，且持续增量训练时间在一个月以上。为解决该问题，PAI-TF推出AdagradDecay优化器。开启AdagradDecay ...
通过自定义模型识别
DataWorks支持通过您提供的样本字段，进行模型训练，帮助您寻找目标字段的内容特征，生成相应的规则模型。该功能通常用于发现您的数据资产中与该特征内容相似的数据。本文为您介绍如何生成自定义的数据识别模型。使用限制 DataWorks不支持...
基于eGPU优化套件的ResNet50模型训练和推理
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。步骤一：准备模型和数据...
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...
单据票证信息抽取
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）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单据、证件、凭证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...
长文档信息抽取
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，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，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
单据票证信息抽取
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）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单据、证件、凭证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...
长文档信息抽取
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，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，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
使用EasyTransfer进行文本分类
pai-bert-base-zh STRING 步骤三：评估模型 训练完成后，您可以使用如下命令测试或评估训练结果。easy_transfer_app \-mode=evaluate \-inputTable=./dev.csv \-checkpointPath=./classify_models/model.ckpt-64 \-batchSize=10 命令中的...
什么是自学习
概述 自学习平台作为视觉智能模型定制生产、发布服务的工具平台，广大行业客户将其实际业务场景的样本数据与平台内置的预训练模型有机结合，即可完成视觉AI智能模型的定制生产；当生产出来的AI模型发布为API，可以被集成应用到实际业务/...
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
具体表现为：在FeatureStore中创建项目，注册特征表，创建模型特征，导出训练样本表，从离线数据源同步特征到在线数据源，利用训练样本表训练模型，部署EAS模型服务，以及如何使用PAI-REC中的FeatureStore中的相关配置等整个推荐系统流程。...
模型说明
StructBERT小样本分类：基于StructBert-base，在xnli数据集（将英文数据集重新翻译得到中文数据集）上面进行了自然语言推理任务训练 适用场景：面向文本分类任务，尤其是多层级（最多3级）、标签数目大，训练样本少的低资源场景。...
图像分类训练（torch）
[30,60,90]训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。2 评估batch_size 是 评估（验证）的批大小，即模型验证过程中，每次迭代（每一步）加载的样本数量。2 总的训练迭代epoch轮数 是 所有...
图像关键点训练
170,200 训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。32 评估batch_size 是 评估（验证）的批大小，即模型验证过程中，每次迭代（每一步）加载的样本数量。32 总的训练迭代epoch轮数 是 所有...
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...
图像度量学习训练（raw）
0.03 训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。无 总的训练迭代epoch轮数 是 所有样本训练完成一轮表示一个epoch。总的epoch轮数表示所有样本共训练多少轮。200 保存checkpoint的频率 否 ...
PAI图像检测训练
PAI-EasyVision提供图像检测模型的训练及预测功能，本文为您介绍如何通过PAI命令进行图像检测模型训练。PAI-EasyVision对配置进行了简化，您通过-Dparam_config 即可配置常用参数，无需了解PAI-EasyVision的配置文件规则和逻辑。如果需要...
工具箱
用户通过设定分类器中的关键词或训练样本建立分类标准，完成对于已发布的自定义模板、信息抽取模型的自动匹配。用户可在分类器发布后，仅通过分类器接口实现多种类型业务数据的结构化识别及信息提取，省去单一模板或模型接口调用前数据人工...
工具箱
用户通过设定分类器中的关键词或训练样本建立分类标准，完成对于已发布的自定义模板、信息抽取模型的自动匹配。用户可在分类器发布后，仅通过分类器接口实现多种类型业务数据的结构化识别及信息提取，省去单一模板或模型接口调用前数据人工...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
PAI端到端文字识别训练
PAI-EasyVision提供端到端文字识别模型的训练及预测功能，本文为您介绍如何通过PAI命令进行端到端文字识别模型训练。PAI-EasyVision对配置进行了简化，您通过-Dparam_config 即可配置常用参数，无需了解PAI-EasyVision的配置文件规则和逻辑...
数据视图
页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 用来表现训练样本数据特征的列。选择目标列 用来进行训练样本数据的目标列。枚举特征 勾选的特征将被视作枚举特征处理。k:v，k:v稀疏数据格式 是否采用KV格式的稀疏数据。参数设置 连续特征离散区间数 ...
LightGBM算法
subsample 训练样本占所有样本的比例。取值为浮点数。取值范围：0~1。默认值为1。说明 如果取值小于1，则只有这部分比例值的样本会参与训练。max_features 训练特征占所有特征的比例。取值为浮点数。取值范围：0~1。默认值为1。max_depth ...
Callback 回调接口
一个训练样本S_i（对应推荐请求R_i）中的实时特征，需要是推荐请求R_i时刻的user和item特征，因此最佳保证实时特征是在推荐请求打到推荐服务的时候，在算法计算推荐结果的同时，把recomid+user的实时特征+item的实时特征落入日志中（如...
OCR文档自学习
零代码自主定制 通过 少样本 等技术手段，降低模型训练门槛，让无算法基础的用户结合自己场景数据，自主完成模型定制，将数据资产转化成服务资产。高精度模型效果 内置超大规模与训练模型，通过高精度、少样本均衡算法，满足不同场景零代码...
自定义模型接入TorchAcc
背景信息 TorchAcc的优化方式分为以下两类，您可以根据实际需求选择合适的优化方式，以提高模型训练速度和效率。编译优化 TorchAcc支持将PyTorch动态图转换为静态图，并进行计算图优化和编译，以提高模型训练速度和效率。TorchAcc会将计算...
FeatureStore Python SDK
通过离线数据源可以生成样本数据TrainingSet，用于模型训练；也可以生成batch prediction数据，用于批量预测。配置在线数据源（Onlinestore）在线预测时，需要低延迟获取特征数据，在线数据源提供在线特征数据的存储。目前优先支持Hologres...
DropoutNet 模型的训练和部署
准备离线训练样本 使用模板生成sql代码，构建离线训练样本。模板配置：{"cold_start_recall":{"model_name":"cold_start","model_type":"dropoutnet","label":{"name":"is_click","selection":"max(if(event=\"click\",1,0))","type":...
基本概念
样本 自学习平台的样本特指用于训练或验证平台定制模型的精度性能的，来自用户实际需求场景的图像数据文件。算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择的最优模型，求解最优模型的计算方法。训练 机器在模拟人类大脑思维...
策略实验室
2）变量推荐 通过策略实验室的变量推荐，可基于任意风险样本选定风险场景的情况下，引擎系统的模型模块会自动进行样本学习、模型训练、变量挑选、策略智能生成。通过变量推荐功能，无需建模开发投入，即可获得具有类比定制建模、模型可解释...
开始模型训练
完成隐私求交配置后，您可以基于准备好的数据训练模型，模型训练好且评审通过后可开始部署模型。前提条件 已完成隐私求交配置，且已有运行成功的虚拟宽表。步骤一：新建模型工程 进行模型训练之前，您需要先新建模型工程。登录多方安全建模...
配置规则：按表（单表）
说明 模型样本参考量是指使 动态阈值算法模型 生效的样本最小时间窗口范围，该时间窗口内允许少于10%的数据缺失。未达到样本参考量时不会报警，缺失数据会由算法自动补齐。波动值比较 用于计算波动率。您可根据波动率计算公式（波动率=...
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...
使用流程
产品使用的主要流程如下：在联合建模的业务应用中，多方安全建模控制台提供了模型开发、模型部署和调用跟踪的全链路功能，具体如下：模型开发 模型开发阶段基于多方安全建模控制台的隐私求交和模型训练模块进行操作，模型训练完成后您可以...
概念解释
批次大小 批次大小代表模型训练过程中，模型更新模型参数的数据步长，可理解为模型每看多少数据即更新一次模型参数，一般建议的批次大小为16/32，表示模型每看16或32条数据即更新一次参数。Learning Rate Multiplier Learning Rate ...
开发概览
如何使用Lindorm AI引擎 类型 说明 参考文档 模型创建 导入预训练AI模型或对时序数据进行建模训练，用于后续对数据进行分析和处理或执行时序分析类任务。模型创建 模型管理 查看数据库中所有模型、查看模型详细信息、删除指定模型。模型...
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