工作原理
功能介绍 时序预测作业通过SQL方式抽取或聚合时序指标，按照调度规则定时拉取数据输入预测模型，将预测结果写入到目标日志库（internal-ml-log）中，并在仪表盘中展示预测结果，帮助您快速查看时序预测的结果。基本概念 日志服务时序预测...
组件参考：所有组件汇总
高斯混合模型预测 您可以使用高斯混合模型预测组件基于训练好的高斯混合模型进行聚类预测。GBDT回归 该组件是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性回归场景。线性回归 该组件是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。PS-SMART回归 ...
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通义千问VL 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model,LVLM），可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出，支持中文多模态对话及多图对话，并具有更好的...
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通义千问VL 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问开源视觉理解大模型Qwen-VL于2023年12月1日发布重大更新，不仅大幅提升通用OCR、视觉推理、中文文本理解基础能力，还能处理各种分辨率和规格的图像，甚至能“看图做题”。升级的Qwen-VL...
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通义千问Audio 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问Audio是阿里云研发的大规模音频语言模型。通义千问Audio可以以多种音频(包括说话人语音、自然音、音乐、歌声）和文本作为输入，并以文本作为输出。通义千问Audio模型的特点包括：1、全...
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通义千问Audio 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问Audio是阿里云研发的大规模音频语言模型。通义千问Audio可以以多种音频(包括说话人语音、自然音、音乐、歌声）和文本作为输入，并以文本作为输出。通义千问Audio模型的特点包括：1、全...
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通义千问VL 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问开源视觉理解大模型Qwen-VL于2023年12月1日发布重大更新，不仅大幅提升通用OCR、视觉推理、中文文本理解基础能力，还能处理各种分辨率和规格的图像，甚至能“看图做题”。升级的Qwen-VL...
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SDK使用 前提条件 已开通百炼服务：开通大模型服务平台百炼服务。已创建API-KEY:获取API-KEY。已安装最新版SDK：安装SDK。已创建RAG检索增强应用：如何创建应用调用大模型能力，并参考 流程编排 配置流程编排应用。快速调用 以下示例展示了...
离线预测通用说明
预测组件可以使用PAI-EasyVision训练出的模型进行离线预测。本文介绍离线预测通用的输入数据格式及PAI命令参数。概述 PAI-EasyVision支持读取MaxCompute表数据并将结果写回MaxCompute表内。同时，支持读取OSS文件列表进行预测，并将结果写...
案例推理-预测
功能说明 案例推理-预测组件：用于模型预测，进行最优案例解推荐，根据输入的案例推理-训练组件的特征数据，输出案例推荐结果。仅支持案例推理-训练组件训练出的模型。计算逻辑原理 案例推理：案例推荐算法(CBR)是基于庞大的历史优质案例，...
高斯混合模型预测
您可以使用高斯混合模型预测组件基于训练好的高斯混合模型进行聚类预测。本文为您介绍高斯混合模型预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。可视化配置组件参数 Designer 支持通过可视化的方式，配置组件...
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SDK使用 前提条件 已开通百炼服务：开通大模型服务平台百炼服务。已创建API-KEY：获取API-KEY。已安装最新版SDK：安装SDK。已创建RAG检索增强应用：如何创建应用调用大模型能力，并上传企业知识：上传企业知识。快速调用 以下示例展示了...
入门概述
评估模型 使用训练好的模型对预测数据集进行结果预测，并结合预测集中的“正确答案”评估模型效果。模板工作流demo 通过模板可以直接套用模板快速创建工作流，运行成功后进行模型部署，demo详情请参见 模板工作流demo。
多模态检索解决方案
背景信息 功能支持 多模态特征提取能力：您可以使用基于Alibaba PAI EasyCV或EasyNLP提供的预训练模型，或者是您使用DSW平台训练获得的图像特征提取模型、文本向量化模型或文图CLIP模型部署服务。特征检索能力：该服务默认使用基于DocArray...
如何使用历史协变量提升时序预测的准确性
时序预测 模型训练 创建指定历史协变量的模型和未指定历史协变量的对照模型。创建模型 etth_tft_historical 并通过 feat_dynamic_historical_columns 参数指定历史协变量为HUFL、HULL、MUFL、MULL、LUFL和LULL。CREATE MODEL etth_tft_...
GetPredictResult
调用GetPredictResult获取模型预测结果。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。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ...
拒绝推断
两阶段法 两阶段法（Two-Stage）除了需要前置评分卡模型的预测分值（AcceptRejectScore），还需要一个前置模型预测样本被接受或拒绝的概率（GoodBadScore），两阶段法通过拟合AcceptRejectScore和GoodBadScore的线性关系，修正前置评分卡...
机器阅读理解预测
您可以使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。本文为您介绍该组件的参数配置和使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 输入保存的...
GetPredictResult
调用GetPredictResult获取模型预测结果 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。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ...
获取模型预测结果接口示例
该文档介绍如何使用模型预测接口获取相应模型类型的预测结果。接口调用示例代码 Java代码示例 DefaultProfile defaultProfile=DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou","your-access-id-key","your-access-id-secret");IAcsClient client=...
模型训练
模型调试完成后，您可以使用模型进行新数据的预测，详情请参见 模型预测概述。在Designer画布中，您可以拖入EAS服务组件，连线指定节点的上下游关系，更新已部署的在线服务，详情请参见 在线模型服务定时自动更新。您可以通过调度配置，来...
PAI图像分类预测
PAI-EasyVision提供图像分类的训练和预测能力，支持多机分布式训练和预测。本文为您介绍如何通过PAI-EasyVision使用已有的训练模型完成图像分类离线任务。数据格式 请参见 输入数据格式。图像分类预测 基于已有的文件列表，您可以通过PAI...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
Designer概述
在Designer工作流中开发测试完成的模型支持注册至模型管理，一键部署模型服务或打包成复合模型进行部署，详情请参见 模型预测概述。Designer 提供的工作流组件 Designer 为您提供百余种组件，满足多种场景的使用，组件详情请参见 组件参考...
产品优势
调优过程自主 您可以通过选择训练样本，训练的目标标签，并对训练后的模型指标和实际预测结果进行评估，完全自主控制算法模型针对您实际使用场景及样本的定制优化。支持多种调用方式 支持公共云API调用，无需您自行构建环境，快速满足您的...
AICS实现对积分过程的稳定控制
本文以水箱为研究对象，阐述如何运用AICS的系统模型辨识和DT-MPC功能，将一个单入单出的积分过程控制稳定。背景介绍 积分环节是流程行业生产中常见的动态过程。积分环节过程的特点是，当过程的所有MV为常数时，过程的CV不会到达一个稳态值...
什么是工业大脑AICS
智能控制系统辨识，通过辨识建立数学模型估计表征系统行为重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统设计智能控制器，辨识完成模型，可通过控制流程中的DT-MPC组件对系统智能控制；工业数据建模...
归一化批预测
使用归一化训练的模型，对数据进行归一化批预测。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。算法简介 将数据归一到minValue和maxValue之间，value最终结果为(value-min)/(max-min)*(maxValue-minValue)+minValue，最终结果的范围为...
Lasso回归预测
可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 Lasso回归训练 是 预测输入数据 无 读数据表 特征工程 数据预处理 是 组件参数 页签 参数 描述 字段设置 算法保留列名 选择算法保留列的名称...
缺失值填充批预测
可视化配置参数【输入桩配置】输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 缺失值填充训练 是 预测输入数据 数值类型 读数据表 读CSV文件 是【右侧参数表单】页签 参数 描述 参数设置 输出结果列列名数组 新...
岭回归预测
可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 岭回归训练 是 预测输入数据 无 读数据表 特征工程 数据预处理 是 组件参数 页签 参数 描述 字段设置 算法保留列名 选择算法保留列的名称。...
模型配置
在复购预测中，需要先完成模型配置，当且仅当模型执行成功后，可基于模型进行复购预测。模型训练成功后，您可以查看训练中前10个最重要的特征，并通过模型验证了解该模型的准确率、召回率预期。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为...
智能基线
智能基线预测算法：每分钟执行，根据每分钟的指标数据与智能基线预测模型，生成智能指标值。创建智能基线 登录 物联网平台控制台。在控制台左上方，选择目标企业版实例所在地域，然后在 实例概览 页面，找到对应的企业版实例，单击实例名称...
数据建模
预测和评估回归模型 通过 预测 组件，预测该模型在测试数据集上的效果。在左侧组件列表，将 机器学习 下的 预测 组件拖入画布中。通过连线，将 预测-1 节点的 模型结果输入 端口和 预测数据输入 端口分别作为 逻辑回归二分类-1 节点的 逻辑...
类目预测干预词典
使用介绍 目前支持对训练出的类目预测模型进行人工干预。用户实现干预操作的过程与查询分析干预类似，通常有以下三步：1.创建干预词典。用户通过 控制台->功能扩展->词典管理，进入查询分析干预词典页后，点击页面右上角的“创建”。选择了...
复购预测概述
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。...
PAI-TF概述
PAI-TF拥有服务化、分布式调度、全局计算调度、GPU卡映射及模型在线预测等特点。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。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。...
V3.3.47版本说明
更新内容 复购预测、货品推荐：优化算法模型、预测任务与关联的受众、行为数据集、商品数据集、商品池之间的删除先后逻辑，完善删除限制。优化新建算法模型的配置项说明，优化剩余可用模型训练任务数、预测任务数展示方式，优化其他多处...
货品推荐概述
基于算法模型进行预测时，可预测的用户、商品和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指...
生成中文摘要
在线调试模型 通过控制台进行在线调试 在 服务详情 页面的 在线预测 文本框中输入请求数据，请求数据示例如下。{"data":["在广州第一人民医院，一个上午6名患者做支气管镜检查，5人查出肺癌，且4人是老烟民！专家称，吸烟和被动吸烟是肺癌...
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