MOSS开源对话语言模型
其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
图像检测训练（easycv）
无 预训练模型oss路径 否 如果有自己的预训练模型，则将该参数配置为自己预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 训练数据oss路径 是 仅当数据源格式为 COCO格式 时候，才会显示填写此单元格，此处...
部署及微调Llama-3系列模型
Llama-3是Meta AI推出的开源大语言模型系列（接近GPT-4级别）。该系列支持15万亿tokens进行充分训练，提供Base和...更多关于如何通过SDK使用PAI-QuickStart提供的预训练模型，请参见 使用预训练模型—PAI Python SDK。相关参考 PAI Python SDK
部署及微调Qwen1.5系列模型
通义千问1.5（qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列包括Base和Chat等多版本...更多关于如何通过SDK使用PAI-QuickStart提供的预训练模型，请参见 使用预训练模型—PAI Python SDK。相关参考 qwen1.5模型介绍 PAI Python SDK
快速使用
其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
部署及微调Qwen-72B-Chat模型
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型，它的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手...
视频分类训练
无 预训练模型oss路径 否 建议使用预训练模型，以提高训练模型的精度。无 参数设置 视频分类模型网络 是 选择使用的识别模型网络，支持以下取值：x3d_xs x3d_l x3d_m swin_t swin_s swin_b swin_t_bert x3d_xs 是否多标签 否 任务是否属于...
关键短语抽取
服务开通与资源包购买 预训练模型使用前，请确认是否已经开通了NLP自学习平台服务，开通后可购买资源包。NLP自学习平台：开通地址 自学习平台资源包：购买地址 一、创建项目 在NLP自学习平台中【点击进入自学习管控台】，支持多个基本项目...
图片分类
在快速开始中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用快速开始执行图片分类任务。前提条件 已...
通义千问开源系列 大语言模型
这些模型基于Transformer结构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。通义千问的开源模型均可在ModelScope上直接获取，灵积平台为这些开源模型的对齐版本提供了可...
预训练模型使用教程
服务开通与资源包购买 预训练模型使用前，需要确认是否已经开通了：自然语言处理和NLP自学习平台服务。自然语言处理：开通地址 NLP自学习平台：开通地址 说明 预训练模型提供累计500次的免费调用量，超过500次需要购买资源包：购买地址 ...
EAS一键部署通义千问大模型服务
Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B的基础上，我们使用对齐机制开发了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat...
情感分析
服务开通与资源包购买 预训练模型使用前，请确认是否已经开通了NLP自学习平台服务，开通后可购买资源包。NLP自学习平台：开通地址 自学习平台资源包：购买地址 一、创建项目 在NLP自学习平台中【点击进入自学习管控台】，支持多个基本项目...
BELLE开源中文对话大模型
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
BELLE开源中文对话大模型
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
简历抽取
服务开通与资源包购买 预训练模型使用前，请确认是否已经开通了NLP自学习平台服务，开通后可购买资源包。NLP自学习平台：开通地址 自学习平台资源包：购买地址 一、创建项目 在NLP自学习平台中【点击进入自学习管控台】，支持多个基本项目...
开发概览
如何使用Lindorm AI引擎 类型 说明 参考文档 模型创建 导入预训练AI模型或对时序数据进行建模训练，用于后续对数据进行分析和处理或执行时序分析类任务。模型创建 模型管理 查看数据库中所有模型、查看模型详细信息、删除指定模型。模型...
什么是自学习
自学习平台将阿里云基于工业制造、泛互联网和零售营销等多个行业场景中的最佳实践所获得的预训练模型与用户实际场景中的样本数据结合，通过用户样本数据训练模型实现优化定制，以便适配用户实际使用场景需要。模型发布后通过API为用户提供...
快速开始概述
快速开始是PAI产品组件，集成了众多AI开源社区中优质的预训练模型，并且基于开源模型支持零代码实现从训练到部署再到推理的全部过程，给您带来更快、更高效、更便捷的AI应用体验。使用限制 目前快速开始支持的地域包括华北2（北京）、华东2...
工作区管理
行业场景预训练模型：适用于3C电子、半导体等工业产品瑕疵检测需求的所有行业场景，目前支持一般工业制品、光伏电池和热轧钢铁的表面瑕疵检测和多图检测。在弹出的面板中输入 工作区名称、业务场景描述（可选），并单击 确认。管理工作区...
使用Intel AI容器镜像部署Qwen-7B-Chat
Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B 的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。...
快速入门
行业场景预训练模型：适用于3C电子、半导体等工业产品瑕疵检测需求的所有行业场景，目前支持一般工业制品、光伏电池和热轧钢铁的表面瑕疵检测和多图检测。在弹出的面板中输入 工作区名称、业务场景描述（可选），并单击 确认。您可以在 我...
产品功能相关
文档智能技术依托多模态文档预训练模型，对PDF/Word/Excel/图片等非结构化文档进行结构化信息提取，通过层次化版面分析、多模态文档识别、多版式异构表格理解等核心算法技术，可实现多页长文档和复杂表格的处理。文档智能和文字识别有什么...
什么是工业视觉智能
工业视觉智能将阿里云基于工业各场景中的最佳实践所获得的预训练模型与用户实际场景中的样本数据结合，通过用户样本数据的训练对模型进行定制优化，从而适配用户实际使用场景。通过API及SDK供用户在线或离线部署调用。工业视觉智能基于...
产品简介
数据源 提供数据的源点，会根据这些数据来构建私域知识库，用于后续的检索、知识问答 大模型 大规模预训练语言模型是指使用海量文本数据进行预训练的语言模型。它通过学习大量的语言知识和语境信息，能够生成高质量的文本或提供语义理解。...
使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat
Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B 的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。...
基于eGPU优化套件的ResNet50模型训练和推理
classification/models/model.py 文件第150行，修改函数 load_state_dict()为：model.load_state_dict(state_dict,strict=False)这处修改是为了避免在加载NVIDIA的预训练模型进行推理时出现报错的现象，与是否使用eGPU无关。更多信息，请...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
预训练大语言模型面对来自于模型规模和数据规模的多重挑战，为了解决这些问题，PAI提供了在 DLC 上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程，帮助您在 DLC ...
增量训练
商品评价解析-增量训练，支持用户在平台商品评价解析预训练模型（电商领域、汽车领域、本地生活领域）的基础上，自定义需要增加的标签，用户只需要训练增加的标签，即可得到一个完整的解析模型；如当前支持的领域、行业不满足您的需求，请...
文本摘要训练
参数设置 预训练模型 预训练模型名称，您可以在参数设置页签，选择您需要的模型名称。默认值为 alibaba-pai/mt5-title-generation-zh。批大小 训练过程中的批处理大小。INT类型，默认值为8。如果使用多机多卡，则表示每个GPU上的批处理大小...
机器阅读理解训练
模型选择 系统提供的预训练模型名称路径选择，取值如下：自定义 hfl/macbert-base-zh（默认值）hfl/macbert-large-zh bert-base-uncased bert-large-uncased 自定义模型路径 当 模型选择 参数选择 自定义 时，支持配置该参数。如果您想采用...
什么是文档智能
文档智能深度融合文字识别、自然语言处理、图像处理、电子文档解析、文档预训练模型等多项技术，对非结构化和半结构化文档进行智能自动化处理，从而简化业务操作流程、提升文档处理效率。选择文档智能，您可以高效完成以下文档处理任务：...
快速使用
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
商品文案生成（中文）
性能优良：中英文模型均使用大规模数据训练得到，且采用自研适应NLG任务的预训练目标。适应各类生成任务：PALM可用于各类不同的生成任务，如摘要、问题生成、paraphrasing等等。方便易用：下游使用方便，基于生成的传统encoder-decoder框架...
大语言模型
同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数规模的模型，千问-7B是70亿参数规模的模型，千问-14B是140亿参数规模的模型，千问-72B是720亿参数规模的模型。阿里云百炼平台上提供的1.8B模型、...
通义千问VL
目前，我们提供了Qwen-VL系列的两个模型：Qwen-VL:Qwen-VL 以 Qwen-7B 的预训练模型作为语言模型的初始化，并以 Openclip ViT-bigG 作为视觉编码器的初始化，中间加入单层随机初始化的 cross-attention，经过约1.5B的图文数据训练得到。...
快速使用
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
天气播报欢迎语生成（中文）
性能优良：中英文模型均使用大规模数据训练得到，且采用自研适应NLG任务的预训练目标。适应各类生成任务：PALM可用于各类不同的生成任务，如摘要、问题生成、paraphrasing等。方便易用：下游使用方便，基于生成的传统encoder-decoder框架。...
使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B
tmux 重要 下载预训练模型耗时较长，且成功率受网络情况影响较大，建议在tmux session中下载，以免ECS断开连接导致下载模型中断。下载ChatGLM-6B项目源码，以及chatglm-6b预训练模型。git clone ...
预训练模型（平台预置模型）
预训练模型是平台提供的预置模型，可直接通过API接口进行调用。2023年3月24日，NLP自学习平台-预训练模型按照行业类型进行分类升级，全面迁移至NLP自然语言处理，模型调用方式和接口由NLP自学习平台提供，API接口参考文档如下。服务调用 ...
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