自学习平台FAQ
语音识别类常见问题主要分为以下几类：功能类 自学习模型的调用限制是什么？控制台与POP API设置自学习模型的区别是什么？如何通过控制台添加热词？如何通过控制台设置泛热词的权重？如何通过POP API创建热词词表？热词有数量限制吗？除了...
多码率自适应
多码率自适应可将指定的音视频文件流统一打包生成一个自适应码流文件，让播放器可根据终端网络带宽环境自动选择最适合当前带宽环境的码流播放。本文为您介绍多码率自适应、使用说明、模板管理、模板参数和示例。简介 多码率自适应即指将...
自适应执行能力
PolarDB MySQL版 提供的自适应执行能力可以应用于行列路由中，将错误路由到行存的慢查询自动切换到列存执行，以保证执行效率。技术原理 通过自适应执行能力，数据库会在优化阶段将查询中各个查询块（Query block）和整体的扫描数据行数加入...
自适应方向
您可以通过自适应方向参数，指定OSS内存储的原图是否按自适应方向旋转。本文介绍进行自适应方向旋转时所用到的参数及示例。参数说明 操作名称：auto-orient 参数说明如下：参数 描述 取值[value]指定图片是否进行自适应旋转。0、1 0：保持...
预设动效设置教程
一、使用场景 电脑网站、自适应的网站设计器，通过设定模块入场/强调动画、按钮特效、图片特效等多种预设动画，快速搭建企业个性化设计网站，提高网站用户体验。二、设置教程 1.模块动画介绍 1.1 将鼠标悬停在某个模块上面，点击悬浮菜单栏...
服务定时自动部署
方案一：使用Designer-更新EAS服务组件 步骤一：创建Designer工作流 如果您的模型是基于Designer工作流训练得到的，可以直接在训练组件下游连接 更新EAS服务 组件，详情请参见 在线模型服务定时自动更新。如果您的模型不是在Designer中训练...
调用链采样模式选择
自适应采样 为了更进一步的降低使用成本，提高链路查询体验，阿里云可观测团队推出了自适应采样模式。与固定采样率不同，自适应采样通过引入多项采样命中策略，动态决定是否对一条链路进行采样，从而解决固定采样率在小采样率下的覆盖度...
使用POP API创建自学习模型
GetAsrLmModel 删除自学习模型：DeleteAsrLmModel 列举自学习模型：ListAsrLmModel 自学习模型的训练与发布 添加数据集到自学习模型：AddDataToAsrLmModel 从自学习模型中删除数据集：RemoveDataFromAsrLmModel 训练自学习模型：...
FAQ
Q1.怎么快速进行标注？...标注工具怎么只有一个？...模型列表里面的模型是所有基于平台训练生成的模型，而模型提取列表里面的模型只是基于本次训练候选模型评估完成后提取的模型。模型列表的模型是所有历次模型提取列表的模型总和。
自适应流控
系统支持自适应流控或手动设置系统规则，自适应流控是根据系统的CPU使用率自动动态地调整应用程序的入口流量；系统规则是从整体维度手动设置规则，对应用入口流量进行控制。目的都是为了让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，保证...
自学习平台FAQ
如果是通过控制台创建的自学习模型，可在项目切换模型时选择该模型，发布上线后将与Appkey绑定，您无需在代码中自行设置。通过POP API训练获取的自学习模型，需要在SDK中设置其模型ID才可以使用。一句话识别、实时语音识别、录音文件识别中...
产品功能
阿里云图数据库自动机器学习（Graph Database Auto Machine Learning，简称GDB Automl）支持数据处理、模型训练、数据预测和导出部署。本文为您详细介绍GDB Automl的产品功能。数据处理 数据导入 目前版本支持从图数据库GDB导入数据、从...
数据标注
除了通过JSON文件来创建数据集的...我们不建议标几条数据试试效果，因为极少的样本模型是学不到规律的，因此不会有好的效果。另外，如果您有多个类型的样本，建议您每个类型都标一些，而不是只标一个类型。这样也能提升模型的稳定性和准确率。
文本内容风控解决方案
pai-bert-base-zh 模型额外参数 用户自定义参数，可以配置预训练模型 pretrain_model_name_or_path，常用如下四种预训练模型：base-roberta base-bert tiny-roberta tiny-bert 模型精度排序：base-roberta>base-bert>tiny-roberta>tiny-...
精排配置
模型配置 在精排阶段，一般会调用 EAS 上面的算法模型服务来获取得分，EAS 支持多种类型模型的部署，PAI-REC也支持不同模型的调用，包括 pmml、ps、alink、tensorflow、easyrec等，模型的信息配置对应配置总览中的 AlgoConfs。配置示例 {...
数据标注
再比如您的训练数据中只有“正确”，“错误”两种标签，那么它对于模糊的数据输出也不会为“不确定”，因为在模型的认知里，它只见过“正确”，“错误”这两种类别，无论您输入什么文本，模型都只能从这两者之中二选一。
数据标注
除了以上的通过 JSON文件...再比如您的训练数据中只有“正”，“负”两种情感类型，那么它对中立情感的评论输出也不会为“中”，因为在模型的认知里，它只见过“正”，“负”这两种类别，无论您输入什么文本，模型都只能从这两者之中二选一。
PAI-TF模型导出和部署说明
如果您希望集成线上服务、验证性能、或者将训练好的模型提供给其他系统调用，您可以将PAI-TF模型导出并部署。本文为您介绍PAI-TF模型导出和部署相关说明，包括导出SaveModel通用模型、保存和恢复检查点以及如何将TF模型部署到EAS。警告 ...
使用SDK 2.0设置自学习模型
使用POP API训练自学习模型 使用POP API训练获取的自学习模型，需要在SDK中设置其模型ID才可以使用。下面介绍在一句话识别、实时语音识别、录音文件识别中如何设置自学习模型。一句话识别 在一句话识别中，需要通过设置高级参数 ...
使用自适应配置推送优化提升控制平面推送效率
当遇到控制平面向数据平面大量推送无关配置导致效率低下时，您可以借助自适应配置推送优化功能来提升控制平面的推送效率。通过分析服务间的实际调用关系，该功能自动为服务生成优化后的Sidecar资源，仅为必要的服务推送必需的Sidecar配置，...
概念解释
自定义模型 自订阅模型是基于您训练过的模型进行再次训练，从而调优模型效果，请注意，由于大模型的训练原理，多次训练模型时，后序训练易丢失前序训练已习得的能力，建议后序训练数据需要采样或保持前序训练数据。循环次数 循环次数代表...
API详情
模型概览 您可以通过API使用的通义千问系列模型详情如下表所示：模型名称 模型简介 模型输入/输出限制 qwen-turbo 通义千问 超大规模 语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。模型支持8k tokens上下文，为了保证正常的使用和输出，API...
API详情
模型概览 您可以通过API使用的通义千问系列模型详情如下表所示：模型名称 模型简介 模型输入/输出限制 qwen-turbo 通义千问 超大规模 语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。模型支持8k tokens上下文，为了保证正常的使用和输出，API...
LLM节点说明
节点说明 LLM节点为大模型节点，用于关联包括但不限于官方模型、SFT模型，旨在使用大模型能力。配置页面 配置说明 大模型节点中可以选择官方、第三方或者当前用户自己SFT的模型，在选择下方是输入prompt的区域。prompt支持变量动态替换，...
模型说明
中文Tiny-StructBERT StructBERT 是阿里达摩院自研的语言模型，Tiny模型是在大规模语料下蒸馏后的StructBERT 模型，最大程度上保留了StructBERT 的性能，且提升速度。该模型模型结构相对复杂，适合小样本数据集，可以收获更高的准确率。...
模型画布简介
② 工具栏 画布上方按钮依次为撤销、重做、删除、缩小、放大、复制、删除、框选模式、自适应、垂直布局、水平布局、保存模型、发布版本、运行等。③ 画布区 模型编辑区，将左侧资源拖拽到画布中，可对资源进行连线、配置信息、重命名、复制...
模型说明
文本关系抽取-模型说明。在文本关系抽取中，我们提供了多种模型进行选择。如果您不知道选哪个，可以选择“关系抽取PCNN”进行尝试，兼顾了运行效率和最终结果。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。关系...
构建运营模型
运营模型是指组织和业务团队使用云计算平台支持业务的过程中，根据业务需求、企业架构、组织文化、现有的技术水平和工具等构建的模型。每个企业的运营模型都是独特的，本文将介绍四种常见的运营模型以供参考。构建运营模型的目的是为了实现...
通义万相
基本信息 模型服务 模型名称 模型描述 应用场景 通义万相-文本生成图像 wanx-v1 基于自研的Composer组合生成框架的AI绘画创作大模型，能够根据用户输入的文字内容，生成符合语义描述的不同风格的图像。通过知识重组与可变维度扩散模型，...
模型说明
在对话文本分类中，我们提供了多种模型进行选择。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。对话 分类-高性能版：基于自研的HAN架构（双层bilstm+attention）。速度快，计算资源要求低，适合对性能要求高的场景...
模型说明
在双句文本分类中，我们提供了多种模型进行选择。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。双句分类-高性能版：基于自研的bilstm+cross attention架构。速度快，计算资源要求低，适合对性能要求高的场景。双句...
模型说明
在商品评价解析中，我们提供了多种模型进行选择。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。分类-高性能版-CNN 基于CNN实现，训练和预测速度快，精度略低。计算资源要求高，建议训练数据量不要超过10w条。分类-...
语言模型
我们为您提供了通用模型，是语言基础模型，如果您在自己的领域积累了丰富的历史数据，可以使用这些历史数据作为语料来对自定义的语言模型进行训练，自定义的语言模型在训练时，是在通用模型的基础上进行训练的，通过对您的训练语料做模型...
语言模型
我们为您提供了通用模型，是语言基础模型，如果您在自己的领域积累了丰富的历史数据，可以使用这些历史数据作为语料来对自定义的语言模型进行训练，自定义的语言模型在训练时，是在通用模型的基础上进行训练的，通过对您的训练语料做模型...
自适应扫描
ePQ提供的自适应扫描模式可以帮助您解决计算资源不足的问题。前提条件 支持的 PolarDB PostgreSQL版 的版本如下：PostgreSQL 11（内核小版本1.1.17及以上）PostgreSQL 14（内核小版本14.6.6.0及以上）说明 您可通过如下语句查看 PolarDB ...
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...
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...
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...
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...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您