使用EasyTransfer进行文本分类
不仅支持EasyTransfer下的所有预训练模型，也支持用户自己的预训练模型OSS地址。pai-bert-base-zh STRING 步骤三：评估模型 训练完成后，您可以使用如下命令测试或评估训练结果。easy_transfer_app \-mode=evaluate \-inputTable=./dev.csv...
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...
标准化批预测
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 标准化训练 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 可选，...
产品计费
预训练模型（平台内置可直接调用）：试用周期结束后，无免费调用额度，按次调用计费¥ 0.016/次，也可购买资源包。每个模型的QPS：10。NLP自学习平台资源包：【点击购买资源包】调用量（万次）价格（元）千次调用成本（元）按次调用 ¥ 0....
Lasso回归训练
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 数据 无 读数据表 特征工程 数据预处理 是 模型 Lasso模型（用做增量训练）读数据表（模型数据表）Lasso回归训练 否 组件参数 页签 参数 描述 字段设置 标签...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
此外，补丁支持huggingface模型权重与Megatron模型权重之间的双向转换，便于用户在Megatron环境下加载huggingface权重进行预训练或微调，或者将Megatron模型权重转换到huggingface环境下进行评估和推理。对于强化学习，Pai-Megatron-Patch...
工况识别-训练
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。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 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
概述
第三方预训练模型：第三方库模型（Pre-Trained Models），使用方法和用户自定义模型一致，需要先将模型注册到 PolarDB 后，再创建函数进行推理。大语言模型：由用户提供远端大模型相关元信息（如推理服务地址、API_KEY等），Row-oriented ...
岭回归训练
算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于...
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。...
Llama-3开源模型全托管灵骏最佳实践
步骤二：准备预训练数据 建议您在DSW实例中准备预训练数据。本案例以WuDaoCorpora2.0数据集（该数据集仅供研究使用）为例，介绍Megatron-LM训练数据的预处理流程。您可以直接下载PAI已准备好的小规模样本数据，也可以按照以下操作步骤自行...
FindPrepublishesByParentId
调用FindPrepublishesByParentId查询父预发布下的子预发布。适用于应用版本的预发布，每次创建的预发布是父预发布，对每个适配机型创建一个子预发布。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，...
功能特性
管理成员 快速开始QuickStart 预置模型库ModelHub PAI快速开始预置了多种来源于ModelScope、Huggingface等知名模型社区的预训练模型。模型部署及训练 预置模型训练 您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练功能。模型部署及训练 预置...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
print(est.model_data())#用户可以通过ossutils，或是SDK提供的便利方法下载相应的模型到本地 download(est.model_data())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 ...
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。...
百川开源大语言模型
概述 百川系列开源大语言模型是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。您可以通过大模型服务平台提供的模型定制功能对平台内置的百川系列模型进行微调。当前在大模型服务平台提供模型定制能力的百川系列模型分别来自于ModelScope...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
如果您希望以零代码的方式在PAI上完成Llama2系列大语言模型的训练和推理，您可以使用快速开始的一键部署，快速启动Llama2系列模型的在线推理服务，并通过WebUI和API两种方式调用，或者使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，实现定制...
百川开源大语言模型
概述 百川系列开源大语言模型是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。您可以通过灵积模型服务平台提供的模型定制功能对平台内置的百川系列模型进行微调。当前在灵积平台提供模型定制能力的百川系列模型分别来自于ModelScope社区...
安全联邦学习-任务模式FL
一、什么是安全联邦学习-任务模式 功能介绍：通过任务的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更优...
基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调
背景信息 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta AI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型（Large Language Model，LLM），其参数量包含7B到65B的集合，并仅使用完全公开的数据集进行训练。LLaMA的训练原理是将一系列单词作为...
生产空间管理
例如您提供的训练数据是已打标的猫和狗的图片，通过自学习平台，完成训练并部署服务后，可以通过服务验证识别出图片内容是猫或狗。具体操作，请参见 快速入门。为了方便您使用，您可以通过以下文件快速上手自学习平台通用图像分类功能：...
安全联邦学习-工作流FL
一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍：通过工作流的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更...
Kohya使用方法与实践案例
本文为您介绍如何训练LoRA模型。背景信息 Stable Diffusion（下文简称SD）是深度学习文生图的一个模型，相对Midjourney，其显著优势在于开源性。SDWebUI是SD的一个可视化浏览器操作界面，它集成了丰富的功能，不仅可以在网页端进行文生图、...
特征离散
支持等频离散和等距离离散等无监督离散。说明 无监督离散的特征离散默认为等距离离散。支持基于Gini增益离散和基于熵增益离散等有监督离散。说明 标签类特征离散必须是枚举类型STRING或BIGINT类型。有监督离散是根据熵增益不断遍历寻找切分...
联邦建模概述
根据联邦建模的不同开发阶段，将脚本分为 5 种类型：联邦表、预处理规则、预处理应用、模型训练、模型评估，具体请参见 脚本输入/输出配置说明。一个完整的联邦学习项目中包含多种类型的脚本，脚本与脚本之间，通过输入、输出/产出的数据...
机器阅读理解解决方案
步骤二：构建机器阅读理解模型 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解训练组件，基于海量大数据语料预训练获得的NLP预训练模型，构建机器阅读理解模型。步骤三：离线批量预测 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解预测组件，基于海量篇章...
智能文创解决方案
步骤二：构建文本摘要模型 在 Designer 可视化建模平台，使用文本摘要训练组件，基于海量大数据语料预训练获得的NLP预训练模型，构建文本摘要模型。步骤三：离线批量预测 在 Designer 可视化建模平台，使用文本摘要预测组件，基于海量文本...
模型训练
该组件实现的EasyRec模型训练功能。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置模型训练组件参数。可视化配置参数 输入桩 输入桩（从左到右）建议...
API详情
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。...
逻辑回归二分类
逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数说明 字段...
FaceChain社区版服务实例部署文档
步骤二：开始训练 在上面图片全部加载出来后，单击“开始训练”，然后就耐心等待。直到输出信号出现“训练已经完成！这时候就可以愉快地进行下一步啦。步骤三：形象定制 生成形象！切换到“无限风格形象写真”tab，选择刚刚训练好的基础...
横向逻辑回归二分类
横向逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，横向逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数...
metrics-server组件FAQ
kubectl top pod/node全部无数据 请按照以下方式进行预检查。执行以下命令，检查metrics-server的API Service是否正常。kubectl get apiservices 返回结果中 v1beta1.metrics.k8s.io 显示 True，说明metrics-server的API Service是正常的。...
API详情
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。...
合同抽取
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...
长文档信息抽取
功能优势 高精度，基于阿里云强大的预训练模型，经过调优训练的多版式模型识别准确率可达85%以上。少样本，仅需标注少量数据即可完成模型优化迭代，且模型具有泛化性。低门槛，无需代码开发，开箱即用，可自主配置规则，交互友好可控。高...
长文档信息抽取
功能优势 高精度，基于阿里云强大的预训练模型，经过调优训练的多版式模型识别准确率可达85%以上。少样本，仅需标注少量数据即可完成模型优化迭代，且模型具有泛化性。低门槛，无需代码开发，开箱即用，可自主配置规则，交互友好可控。高...
产品计费
预训练模型（平台内置可直接调用）：试用周期结束后，无免费调用额度，按次调用¥ 0.016/次，也可购买资源包。每个模型的QPS：10。模型包月与资源包购买入口请进入NLP自学习平台概况页查看：...
使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型
train_src#待上传的训练脚本目录|-requirements.txt#可选：训练作业的第三方包依赖 `-train.py#保存的训练作业脚本 提交训练作业 Estimator 支持用户使用本地的训练脚本，以指定的镜像在云上执行训练作业。训练作业脚本和命令 用户训练作业...
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