模型训练
Designer支持通过连线的方式，将各个节点组织构建成一个有上下游关系的模型工作流。Designer支持界面化的节点参数配置，为您降低建模技术门槛。步骤二：调试模型 Designer画布上方有运行、全部任务查看等按钮，便于您在建模过程中或构建...
Pipeline部署在线服务
前提条件 已创建模型工作流（包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据），并成功运行。详情请参见 构建模型。快速入门 您可以参考以下视频，快速了解如何使用Pipeline部署在线服务。打包Pipeline模型 将Pipeline模型部署为在线服务 ...
自动机器学习（AutoML）
AutoML工作原理 AutoML实现自动化调试参数的工作原理，是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代，来找到最优的超参组合。AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）...
Triton Inference Server镜像部署
Triton Inference Server是一个适用于深度学习与机器学习模型的推理服务引擎，支持将TensorRT、TensorFlow、PyTorch或ONNX等多种AI框架的模型部署为在线推理服务，并支持多模型管理、自定义backend等功能。本文为您介绍如何通过镜像部署的...
什么是Topic
工作原理 在上图中分为设备、物联网平台和业务服务器三端，其中设备和物联网平台的通信基于MQTT协议。设备、业务服务器、物联网平台的通信过程请参见 使用Topic通信。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种基于 发布/订阅 ...
EAS模型服务概述
模型在线服务EAS（Elastic Algorithm Service）是PAI产品为实现一站式模型开发部署应用，针对在线推理场景提供的模型在线服务，支持将模型服务部署在公共资源组或专属资源组，实现基于异构硬件（CPU和GPU）的模型加载和数据请求的实时响应...
推理加速（Blade）概述
工作原理 PAI-Blade以Wheel包的形式安装到用户环境，无需申请资源、上传模型和数据的繁琐步骤。您可以在代码中调用PAI-Blade的Python接口，使模型优化集成在工作流中，且能够在本地对优化完成的模型进行性能验证。此外，您还可以便捷地尝试...
安全告警概述
适用于Linux系统的告警 告警类型 具体检测项 检测原理说明 持久化后门 篡改内核模块配置文件 检测模型发现您的服务器上有篡改内核模块配置文件行为，该行为常见于Rootkit修改配置文件以达到自启动的目的。恶意启动项脚本 检测模型发现您...
AutoML工作原理
AutoML实现自动化调试参数的工作原理，是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代，来找到最优的超参组合。AutoML的工作机制如下图。您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入到后端进行...
工作原理
工作原理 日志服务通过消费组或SQL方式抽取或聚合出监控指标，按照调度规则定时拉取数据输入模型，将巡检出来的结果按照事件标准写入目标日志库（internal-ml-log）中，并对异常发送告警通知。具体工作原理如下图所示。功能特性 日志服务的...
建模空间
需要注意的是：以上图为例，模型设计师在工作空间Project_1中进行模型设计（模型1），这套模型通过模型设计空间物化部署至Project_2、Project_3后，如果在应用过程中发现模型1需要完善，则仅能在Project_1中进行修改，Project_2、Project_3...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
本文为您介绍Pai-Megatron-Patch的工作原理和使用流程。背景信息 Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发，基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品，...
功能特性
AutoML工作原理 特征平台FeatureStore 任务中心 FeatureStore为您提供任务中心功能，记录了数据离在线同步、训练样本导出等任务的日志详细信息，您可以在特征项目中的任务中心中查看当前项目的所有任务及任务状态。任务中心 场景化解决方案...
工业视觉智能基本概念
工作区 通过预设的场景帮助用户识别自身需求，用户通过工作区管理自己的数据集与模型。工作区是完整视觉智能能力的承载主体，用户可以对工作区进行独立授权。数据集 工业视觉智能产品的视觉智能模型通过深度学习来获得，而深度学习依赖于...
模板工作流demo
工作流运行结束后，单击 模型列表。在 模型列表 对话框中，选择要部署的模型，并单击 部署至EAS。在 部署服务 页面，模型文件 和 Processor种类 默认已配置完成，其他参数可根据实际需要参考界面提示修改配置。单击 部署。模型服务创建成功...
模型版本准入状态及事件触发
模型管理支持通过模型准入状态变更来触发模型下游事件。适用场景包括模型版本准入后自动更新EAS模型服务，模型版本准入状态发生变化后自动发送钉钉群机器人消息，模型版本准入状态变化后自动调用指定的HTTP或HTTPS服务。前提条件 工作空间...
什么是AutoML
您在训练模型时，如果超参组合复杂度过高，需大量训练资源和手工调试工作，可以使用AutoML来节省模型调参时间，提升模型调优效率和模型质量。基础概念 超参数：是训练机器学习模型时用到的外部配置参数，在模型训练开始前设置。超参数不同...
代码示例
PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook，开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过Python Python SDK在PAI完成模型的开发部署等工作。模型开发 打开Notebook 示例描述 Github DSW Gallery 使用MNIST数据集和PAI预置的PyTorch镜像...
蚂蚁 PaaS 平台核心领域模型介绍
工作空间组（WorkspaceGroup）应用服务实例组（AppService Instance Group，AIG）部署单元（Cell）工作空间组（WorkspaceGroup）工作空间组（WorkspaceGroup）是工作空间（Workspace）在多地域的扩展，在多地域内对资源进行分组隔离管理。...
开发流程
进入工作空间后，您可以使用PAI子产品进行AI开发。本文介绍如何快速上手并使用PAI及常用的AI开发流程，您可以结合实际情况选择。快速开始 您可以通过快速开始快速上手并体验PAI的训练和部署流程，详情请参见 快速开始概述。如果您想更详细...
编排工作流
基本功能 在配置工作流时，您可以执行以下基本功能：创建工作流 将元素添加到工作流 编辑工作流 删除工作流 复制工作流 触发工作流 创建工作流 登录 Mobi。在顶部菜单栏选择 应用管理，在右上角搜索框中输入目标应用，例如 TEST。在指定的...
GMM聚类
计算逻辑原理 高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。图：GMM聚类过程 参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量。是 整数或浮点数 ...
服务部署：控制台
EAS 支持将从开源社区下载的模型或您自己训练获得的模型部署为推理服务或AI-Web应用。针对不同方式获取的训练模型，EAS 支持不同的部署方式。此外，EAS还提供了一系列针对特定场景的部署方式，您可以通过控制台快速将其部署为在线服务。...
添加页面
说明 未主动提交的模型修改后直接退出了编辑或浏览器，即开发者最后尚未主动提交的修改记录为草稿版本，下次进入页面时则直接进入草稿版本。提交回滚：在页面搭建界面单击右侧功能区的 提交记录，进入提交记录页面。您可以选择需要回滚的...
分段多项式预测
参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否 必填 输入数据类型 模型应用 选择模型类型与具体模型，再配置模型输入数据（仅支持分段多项式回归模型）。是 特征变量：整型或浮点型 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常 OUT端口-输出...
分段多项式回归
计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的随机性所产生的影响"局部化"的优点。按照分段规则、特征指数进行分段多项式建模...
功能发布记录
可以通过平台提供的预标注和主动学习能力进行智能标注，减少标注所需工作量，提高工作效率和标注质量，并将数据用于模型的训练。2020-08-13/脏话识别服务 预训练模型 针对一句话识别是否是脏话，以及抽取脏话关键词，详见右侧文档 2020-08-...
模型说明
在文本分类中，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CNN 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。FastText 分类模型 速度快，计算资源要求低，适合...
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...
用户中心
支持对数算子和模型按用户或工作组新建资产包，为工作组或用户添加对应的资产包，即拥有该资源下的使用权限。支持租户管理员查看其他用户个人目录下的模型（按工作组区分），并支持查看模型详情。系统配置 支持对系统进行配置、查看操作...
基本概念
自定义模型 自定义模型版本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...
导入导出限界上下文模型
模型导入实现原理 在导入模型前，您需要按照系统规范将数据整理成格式化的.xlsx 文件。如果导入失败，系统会提供失败数据下载，并说明失败原因，以便您修改后能重新导入。完整的模型导入流程如下图所示：导入限界上下文模型 登录BizWorks，...
模型训练最佳实践
创建新模型训练任务需要选择模型类型，平台支持两种模型类型，如果第一次训练模型，一般选择预置模型，如果希望基于已训练的模型进行再次训练，则可选择自定义模型，定义如下：预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型，您可以通过...
评分卡信用评分
其原理是先将分箱后的原始数据进行特征工程变换，再使用线性模型建模。评分卡建模理论通常适用于信用评估领域，例如信用卡风险评估和贷款发放业务。在其它领域，评分卡建模也可以作为分数评估，例如客服质量打分和芝麻信用打分。前提条件 ...
工作区管理
工作区是基于不同的算法能力划分的不同类型，帮助用户基于自己的业务需求快速准确的选择适合自己的算法模型，在工作区内可对自己标注、训练的模型进行管理。其主要功能分为三部分：1.选择合适的工作区并新建 注意：用户未建立工作区之前，...
Python接口文档
PAI-Blade提供Python接口供您调用，从而将优化模型集成在工作流中。本文介绍这些Python接口的详细信息，包括签名格式、输入参数及返回结果。optimize PAI-Blade主要使用optimize接口进行模型优化，接口详情如下：签名格式 def optimize...
工作区管理
工作区是基于不同的算法能力划分的不同类型，帮助用户基于自己的业务需求快速准确的选择适合自己的算法模型，在工作区内可对标注、训练的模型进行管理。前提条件 已开通视觉智能开放平台 自学习服务。新建工作区 重要 用户未建立工作区之前...
认识阿里云百炼大模型服务平台
定义 阿里云大模型服务平台百炼，是面向企业客户及合作伙伴的，基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型，结合企业专属数据，包含全链路大模型开发工具的一站式大模型商业化平台。提供完整的 模型调优、微调、模型评测 等产品工具，预置...
新建AIPL模型
您可以创建AIPL模型，用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、AIPL模型筛选受众 等。AIPL模型是一种将品牌人群资产定量化、链路化运营的手段。其中：背景信息 A（Awareness）：品牌认知人群，一般指与品牌被动发生接触的人群，例如品牌广告触达...
LLM大语言模型端到端链路：数据处理+模型训练+模型...
本文介绍如何使用PAI提供的LLM大语言模型数据处理组件、训练组件和推理组件，端到端完成大模型的开发和使用。前提条件 已创建工作空间，详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源和通用计算资源关联到工作空间，详情请参见 管理工作...
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