DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
本教程演示如何使用 向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于 灵积模型服务 上的通义千问 API以及Embedding API来接入。背景及实现...
安全告警概述
木马程序 检测模型发现您的服务器上存在木马程序，木马程序是专门用于侵入用户服务器的程序，一般通过伪装植入系统后会下载、释放另外的恶意程序。蠕虫病毒 检测模型发现您的服务器上运行了蠕虫病毒，蠕虫病毒是一类用于从已攻陷服务器，向...
AIPL模型
什么是AIPL模型？AIPL模型是一种将品牌用户资产定量化、链路化运营的手段。A、I、P、L用于描述消费者与品牌的亲密度阶段，其中：A（Awareness）：品牌认知用户，一般指与品牌被动发生接触的用户，例如品牌广告触达和品类词搜索的人。I...
背景
模型和案例丰富，专家在线支持 表格存储针对不同业务场景提供了相应的数据模型，简化业务的设计和开发，例如消息和Feed流提供Timeline模型，时序数据提供Timestream模型，科学大数据的多维网格数据提供Grid模型等。针对典型业务场景，提供...
支持向量机
对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声 否 1.0[0,99999999]核函数类型 指定算法中要使用的内核类型 否 径向 线性 多项式 径向 sigmoid 核函数系数 核函数系数方式为手动设定时需配置 否 1[0,...
数据建模
时序引擎支持在数据库设置时间分区，一般情况下，如果创建周期性时间线导致了时间线膨胀，建议您开启时间分区来避免同一个分区出现大量索引膨胀。时间分区不建议设置的过小，默认时长为30天。具体操作，请参见 CREATE DATABASE。示例 创建...
5分钟操作EAS一键部署通义千问模型
本文为您介绍如何通过 EAS 一键部署基于开源模型通义千问的WebUI应用，以及使用WebUI和API进行模型推理。背景信息 通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在...
应用场景
表格存储 有互联网应用架构（包括数据库分层架构和分布式结构化数据存储架构）、数据湖架构和物联网架构三种典型应用架构。本文结合 表格存储 的典型应用架构介绍了不同应用架构下的应用场景。互联网应用 目前互联网已在日常生活中广泛应用...
模型应用
功能描述 本文主要介绍如何使用SDK调用阿里云百炼的模型应用，包括从模型广场中创建的官方大模型应用（如通义千问-Plus、通义千问等）、自训练模型应用和官方预置应用（如营销标题生成、营销文案生成、摘要抽取、文案续写和商品评论等）。...
快速开始
以下是四个常见的大模型应用场景：直接调用模型 模型训练 创建智能体API 创建RAG应用 直接调用模型 模型体验中心 您可以单击左侧边栏的 模型中心-模型服务-模型体验中心，选择1-3个模型进行测试，体验模型的问答效果。模型广场 您可以进入 ...
工业分析建模
说明 部署过程耗时较长，一般会耗时1至2分钟，请耐心等待。部署中不可编辑画布。模型结果查看与发布 在画布中选中线性回归组件，单击右侧输入配置栏中的 模型结果，可以查看该算法生成的所有模型。单击选中模型右侧的 发布，在弹出的对话框...
机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
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...
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...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
机器学习
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；聚类问题：提供K-Means算法实现聚类...
故障演练
故障演练就是这个背景下诞生的，沉淀通用的故障场景，以可控成本在线上故障重放，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前发现并修复可避免的重大问题，或通过验证故障发现...
机器学习（MADlib）
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。聚类问题：提供K-Means算法实现...
设备使用物模型通信
开发语言 Link SDK使用示例 C Link SDK Extended 物模型开发 C（v4.x）物模型使用 C（v3.x）物模型编程 Android 物模型开发 Java 物模型开发 Python 物模型通信 Node.js 物模型开发 iOS 不支持 物模型通信流程 重要 下述设备与物联网平台...
EasyCkpt：AI大模型高性能状态保存恢复
EasyCkpt是PAI为PyTorch大模型训练场景而开发的高性能Checkpoint框架，通过实现接近0开销的模型保存机制，提供了大模型训练全过程进度无损的模型保存与恢复的能力。目前EasyCkpt支持当前流行的两种大模型训练框架Megatron和DeepSpeed，本文...
方差膨胀系数VIF
一、组件说明 方差膨胀系数（VIF）是用于检测多元回归模型中自变量之间多重共线性的指标。VIF是一个统计量，衡量自变量之间线性相关性的强度。如果一个自变量与其他自变量高度相关，则该自变量对响应变量的贡献将受到其他自变量的影响，这...
基础设施安全
各可用区之间可以实现故障隔离，即如果一个可用区出现故障，不会影响其他可用区的正常运行。每个地域完全独立，不同地域的可用区完全隔离，但同一个地域内的可用区之间使用低时延链路相连。弹性自动容错 PAI提供基于AIMaster的容错监控能力...
什么是Deepytorch Inference（推理加速）
例如torchvision.models.detection中的fasterrcnn_resnet50_fpn模型，此类模型在执行 torch.jit.freeze 时会出现错误。不支持例如demucs模型中的conv1d算子。相关文档 相比模型默认的推理配置，使用Deepytorch Inference工具对模型进行推理...
工作原理
从某个历史时间点开始执行巡检任务 在当前时间点创建巡检任务后，按照任务规则对历史数据进行处理，算法模型会快速消费历史数据，进行模型训练，并逐渐追上当前时间。超过任务创建时间后，发出巡检事件。修改调度配置 修改调度配置后，下...
概述
随着业务的快速发展，企业数据呈几何倍增长，数据量庞大、复杂、各类数据间标准不一致，往往会出现数据难以管理的现象。DataWorks智能数据建模服务，将无序、杂乱、繁琐、庞大且难以管理的数据，进行结构化有序的管理。使企业中的数据产生...
创建逻辑模型：明细表
可以指定明细表后续在数据建模分析使用时，明细表的数据存储于数仓中的哪个数据分层，一般情况下明细表可存储于数据明细层（DWD层）。明细表创建后，您可以为明细表添加字段，且可以对明细表进行关联和分区的设置，并且可使用统一的数据...
类目预测功能使用
流程介绍 温馨提示：图中的内容必须都配置上，类目预测才会生效。流程演示 创建并训练类目预测模型 在左侧导航栏中，进入排序配置->类目预测页面，点击“创建”，进入创建流程。进入创建流程后，需要填入模型名称，数据类型，商品ID，商品...
模型评测
可在模型评测中进行评测，模型评测需要首先构建评测的数据集，构建方法类似于训练集的构建，数据格式同样是问答Pair对，对于Prompt而言往往是需要验证的问题，对于Completion而言往往是评测参考的答案，最终通过对比模型结果与参考答案，...
API详情
大模型服务平台百炼提供的1.8B模型、7B模型、14B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。Qwen 通义千问系列模型为...
API详情
灵积平台上提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。CodeQwen1.5 ...
5分钟使用EAS一键部署Kohya SD模型微调应用
通过EAS，您可以一键部署开源Kohya_ss服务并训练LoRA模型。在AI绘画场景中，您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion（SD）服务，作为辅助模型，以提升SD绘画的效果。前提条件 已开通 EAS 并创建默认工作空间，详情请参见 开通...
模型配置
在货品推荐中，需要先完成模型配置，当且仅当模型执行成功后，可基于模型进行货品推荐。模型训练成功后，您可以通过模型验证了解该模型的准确率、召回率，并查看商品之间的关联关系。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签数据集...
测试协议
提示条款 欢迎您与杭州耘点科技有限公司（下称“我们”）共同签署本《通义万相大模型API测试协议》（下称“本协议”）并测试体验通义万相大模型API！协议中条款前所列索引关键词仅为帮助您理解该条款表达的主旨之用，不影响或限制本协议...
测试协议
提示条款 欢迎您与杭州耘点科技有限公司（下称“我们”）共同签署本《通义万相大模型API测试协议》（下称“本协议”）并测试体验通义万相大模型API！协议中条款前所列索引关键词仅为帮助您理解该条款表达的主旨之用，不影响或限制本协议...
服务协议
提示条款 欢迎您与杭州耘点科技有限公司（下称“我们”）共同签署本《通义千问大模型API服务协议》（下称“本协议”）并使用通义千问大模型API！协议中条款前所列索引关键词仅为帮助您理解该条款表达的主旨之用，不影响或限制本协议条款的...
管理识别模型
识别模型是 DMS 敏感数据识别能力的升级，在敏感数据识别能力的基础上，扩充了内置的模型数量，同时，也支持自定义识别模型，您可以通过使用内置和自定义模型构建专属的敏感数据识别能力。本文介绍如何查看识别模型、添加、编辑和删除...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您