AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制

控制方案设计 模型标配控制器:实际的控制模型通常通过 模型辨识 模块完成。仿真案例中,也可先选择用TF1作为控制器模型。基于这个模型,控制器可以预测出MV变化对CV的影响,可以通过求解优化问题,得到控制CV的最优MV值。控制要求:首先...

模型预测

您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务,本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后,在模型排行榜中选择需要预测模型,单击 预测.选择用于模型预测的数据帧,单击 预测。在模型预测结果中,可以查看...

API概览

PredictModel 模型服务预测API 模型预测分为三种类型:长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步...

API概览

PredictModel 模型服务预测API 模型预测分为三种类型:长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步...

编辑任务

单击 图标,控制模型底面平面的显隐。单击 图标,显示模型的坐标轴,可以在地图上任意拖动。单击 图标,显示模型的旋转轴,可以任意旋转当前模型。单击 图标,显示虚模型的缩放轴,可以任意缩放当前模型。在 位置标定 窗口,可以通过输入...

模型评测

完成模型部署后,如需测试模型的效果,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...

Designer使用案例汇总

其他通用案例 案例名称 描述 保障离线在线一致性的CTR预估方案 介绍如何使用经典的CTR点击率预估数据集Avazu训练一体化模型,并将离线调试完成的 归一化预测->独热编码预测->向量聚合->FM预测 流程完整部署到EAS。心脏病预测 介绍如何通过...

GetModelAsyncPredict-获取模型异步预测结果API

模型预测分为三种类型:长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 调试 授权信息 当前API暂无...

GetModelAsyncPredict-获取模型异步预测结果API

模型预测分为三种类型:长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权...

条件随机场预测

条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件,主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...

CreateModelAsyncPredict-模型异步预测API

内容为base64编码则传参body,且BinaryToText传true pdf 限制20Mb 10页 除了长文档类型的模型预测以外 其他预测服务只会取第一页进行预测 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Schema of Response RequestId string Id of the request 3...

CreateModelAsyncPredict-模型异步预测API

内容为 base64 编码则传参 body,且 BinaryToText 传 true pdf 限制 20Mb 10 页 除了长文档类型的模型预测以外 其他预测服务只会取第一页进行预测 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Schema of Response RequestId string Id of the ...

模型画布简介

模型中心提供在模型画布中对业务模型进行组装、编排。在模型画布中,您可通过鼠标的拖拽和简单的条件设定,即可快速实现数据和原子算法的快速组装,即便是没有基础的业务人员,也可方便的建立自己的模型、形成自己的标签、自主探索使用数据...

预测

一、组件说明 预测组件是专门用于模型预测的组件,如XGBOOST二分类、多分类等。输入为预测数据表和模型,输出为预测结果。二分类和多分类模型预测结果包括predict_result预测结果列和predict_detail预测结果详细列。回归模型预测组件输出...

软测量校正

计算逻辑原理 当化验值校正确认信号从“校验中”变为“校验完毕”时:根据输入的年月日等时间点得到时间T,从IGate中读取T-K(即预测模型时间偏差)前后deltaT(即时间偏差上限)时间范围内的“预测值”历史数据,找到最接近T-K时刻的预测...

计费概述

模型功能 价格(计费单位:元/千张)明厨亮灶-帽子口罩识别 0.8 明厨亮灶-手套识别 1 计费规则 计费项:图片预测 1.付费方式:后付费 2.计费规则:按您调用图片预测模型总张数计费。3.计费周期:按日计费,每日零点后出前一日账单并扣费,...

横向预测

一、组件说明 横向预测组件是专门用于横向模型预测的组件,如横向逻辑回归二分类、横向MLP二分类等。输入为预测数据表和模型,输出为预测结果。支持使用单方或多方联合数据,获得横向模型预测结果。横向二分类和多分类模型预测结果包括...

概念解释

模型调优 预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型,您可以通过选择基础模型进行训练从而得到自创模型,不同的基础模型的参数和能力不同,我们将持续推出不同能力方向的模型。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...

如何开启模型训练

视频介绍 定义 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块,作为重要的大模型效果优化方式,用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集,调整参数训练模型,训练模型学习业务数据和业务逻辑,最终提高在业务场景中的模型...

V3.3.41版本说明

V3.3.41中,自动化营销支持通过 阿里云Quick Tracking 数据采集获取实时行为事件,智能实验室的品牌高潜预测、商品匹配推荐分别成为独立模块并更名为复购预测、货品推荐,此外,还对功能、交互进行了多项优化升级。发布时间 2021年12月16日...

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...

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...

什么是AutoML

背景 在机器学习模型中,超参数(Hyper Parameter,简称超参)是用来控制模型训练的一组参数,是训练机器学习模型时用到的外部配置参数。超参数在模型训练开始之前应设置好。超参数不同于模型内部参数,模型内部参数在学习过程中被不断地...

API概览

API 描述 GetPredictResult 调用GetPredictResult获取模型预测结果 CreateAsyncPredict 调用CreateAsyncPredict创建一个异步预测 GetAsyncPredict 调用GetAsyncPredict获取异步预测结果 RunPreTrainService 调用预训练模型服务

PredictModel-模型服务预测API

模型预测分为三种类型:长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 调试 授权信息 当前API暂无...

PredictModel-模型服务预测API

模型预测分为三种类型:长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权...

三方模型应用

50 Parameters.Seed int 否 生成时使用的随机数种子,用户控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数,默认值为1234。在使用seed时,模型将尽可能生成相同或相似的结果,但目前不保证每次生成的结果完全相同。65535 Parameters....

API详情

模型服务平台上提供的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

如果您熟悉编程语言,推荐您使用SDK或API调用通义千问模型,实现灵活定制和开发。通义千问 说明 支持的领域/任务:aigc 重要 通义千问2.1(qwen-max千亿级别模型)API 限时 免费开放中。通义千问大语言模型以用户文本形式的指令(prompt)...

API详情

大语言模型 说明 支持的领域/任务:aigc Qwen1.5 Qwen1.5是Qwen开源系列的下一个版本。与之前的版本相比,Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性,改善了它们的多语言能力,并具备了强大的链接外部系统能力。灵积上提供API服务的是...

API详情

如果您熟悉编程语言,推荐您使用SDK或API调用通义千问模型,实现灵活定制和开发。通义千问 说明 支持的领域/任务:aigc 通义千问大语言模型以用户文本形式的指令(prompt)以及不定轮次的对话消息作为输入,并基于这些信息生成回复作为输出...

模型应用

50 Parameters.Seed int 否 生成时使用的随机数种子,用户控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数,默认值为1234。在使用seed时,模型将尽可能生成相同或相似的结果,但目前不保证每次生成的结果完全相同。65535 Parameters....

算法说明

算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项,分别进行拟合与预测,最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear function或者logistic function拟合趋势项,使用...

模型预测

本章节为您介绍在 Designer 训练得到模型后,如何做生产化部署对新数据进行预测。背景信息 部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。按照新数据的预测时效要求,预测任务分为两类:离线预测和在线预测。对于两类需求,在Designer...

TensorFlow模型如何导出为SavedModel

saved_model.pb 或 saved_model.pbtxt 存储MetaGraphDef(存储训练预测模型的程序逻辑)和SignatureDef(用于标记预测时的输入和输出)。导出SavedModel 使用TensorFlow导出SavedModel格式的模型请参见 Saving and Restoring。如果模型比较...

API详情

注意:如果top_k的值大于100,top_k将采用默认值100 seed int 1234 生成时,随机数的种子,用于控制模型生成的随机性。如果使用相同的种子,每次运行生成的结果都将相同;当需要复现模型的生成结果时,可以使用相同的种子。seed参数支持无...

插件和流程编排应用

50 Parameters.Seed int 否 生成时使用的随机数种子,用户控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数,默认值为1234。在使用seed时,模型将尽可能生成相同或相似的结果,但目前不保证每次生成的结果完全相同。65535 Parameters....

模型加载器

阴影设置 设置模型加载器的阴影样式,通过打开或关闭 发射阴影 和 接收阴影 的开关加载,控制模型加载器的阴影效果样式。点击事件 设置模型加载器的点击事件样式。点击:打开开关,开启单击模型时触发交互事件的样式;关闭开关,不开启单击...

检索增强应用

50 Parameters.Seed int 否 生成时使用的随机数种子,用户控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数,默认值为1234。在使用seed时,模型将尽可能生成相同或相似的结果,但目前不保证每次生成的结果完全相同。65535 Parameters....

用户自定义模型使用案例

本文将介绍使用用户自定义模型进行预测分类的案例。假设需要做一个预测任务,根据检测的数据来预测患者是否生病。训练的数据是由一个正则化后的30维度的向量组成,该数据从 Wisconsin Breast Cancer Dataset 获取,并已提前将数据导入至...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
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