无监督聚类函数
基于密度的聚类算法属于无监督方法，对数据的输入顺序敏感，不同顺序的输入数据可能导致不同的聚类结果。函数格式 SELECT DBSCAN(congfig,col_list_for_cluster,col_for_cluster,other_col)as(cluster_result,col_for_cluster,other_col)...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
通过PAI Python SDK使用模型 PAI-QuickStart提供的预训练模型也支持通过 PAI Python SDK 进行调用，首先需要安装和配置PAI Python SDK，您可以在命令行执行以下代码：#安装PAI Python SDK python-m pip install alipai-upgrade#交互式的...
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...
阿里云ES机器学习
ES ML应用 类型 解释 实战文档 异常检测 主要用于识别时间序列数据中的异常行为，属于无监督学习，如日志文件、金融交易等。ES使用统计模型来检测数据中的离群点和不寻常模式。创建推理机器学习任务 基于Data frame 的回归与分类 允许对...
DSW计费说明
预付费按照如下规则退款：五天无理由退订：购买资源包后5天内未使用，可申请无理由全额退款。非五天无理由退订：按照资源包剩余量退还余款：退款金额=实付金额-已消费金额。退订未生效的续费订单：如果资源已进行续费操作，可选择单独退订...
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...
计费方式
35,000元 无 20,000,000点 100,000,000次 120,000元 无 预付费QPS计费方式 QPS估算 QPS（Query Per Second）是指，每秒钟请求或任务的数量。并发数是指，系统同时处理的请求或任务的数量。QPS=并发数/平均响应时间。例如，人脸比对1:1 能力...
快速开始
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果 显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的...
快速开始
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果 显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的...
OCR文档自学习
文档自学习平台是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，以平台化全流程可视化操作，引导用户通过数据处理、模型构建训练、模型管理、部署发布等操作，快速完成更满足场景需求的高精度AI模型生产的一站式工具型平台产品，旨在帮助企业...
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。...
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。...
基于ACCL优化套件进行多机训练
在BERT论文中，预训练分成了Phase-1与Phase-2两个阶段。二者的主要区别为 Sequence length 不同。虽然更长的序列有助于提高准确性，但会大幅增加计算耗时。为了控制整体的训练耗时，原文中Phase-1使用128的序列长度完成了36个Epoch的训练，...
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 ...
快速开始
悟道·天鹰（Aquila）语言大模型是首个具备中英双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型，具有以下特征：Aquila系列模型在中英文高质量语料基础上从 0 开始训练，中文语料约占 40%，保证模型在预训练阶段就开始积累...
快速开始
Yi-34B 模型在包括 Hugging Face Open LLM Leaderboard（预训练）和 C-Eval（基于截至 2023 年 11 月的数据）在内的各种基准测试中，在英语和中文方面都排名所有现有开源模型（如 Falcon-180B,Llama-70B,Claude）之首。ps：更多信息可以...
Stable Diffusion AIACC加速版部署文档
模型finetune 仅使用预训练的权重的模型，只能生成预训练数据集相似的物体。若希望生成自定义的物体，可以通过finetune自定义物体图片，使得模型生成所对应物体的图片。安装sd_dreambooth_extension。登录服务实例详情页，单击 资源 页签，...
什么是人工智能平台PAI
无监督学习（Unsupervised Learning）：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律，例如解决聚类问题。强化学习（Reinforcement Learning）：相对较为复杂，系统与外界环境不断交互，在外界反馈的基础上决定自身行为，以达到...
混淆矩阵
混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。在精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测量值，可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。本文为您介绍混淆矩阵组件的配置方法。使用限制 支持的...
部署及微调Qwen1.5系列模型
通过PAI Python SDK使用模型 PAI-QuickStart提供的预训练模型也支持通过 PAI Python SDK 进行调用，首先需要安装和配置PAI Python SDK，您可以在命令行执行以下代码：#安装PAI Python SDK python-m pip install alipai-upgrade#交互式的...
部署及微调Llama-3系列模型
通过PAI Python SDK使用模型 PAI-QuickStart提供的预训练模型也支持通过 PAI Python SDK 进行调用，首先需要安装和配置PAI Python SDK，您可以在命令行执行以下代码：#安装PAI Python SDK python-m pip install alipai-upgrade#交互式的...
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...
DSW连接EMR集群
背景信息 数据预处理在机器学习和大语言模型领域中至关重要，但通常耗时且复杂，涵盖数据清洗、转换及特征构建等关键步骤。因此，DSW与开源大数据平台EMR合作推出了一站式大数据与AI整合方案。EMR作为阿里云平台上的全托管大数据处理服务，...
基于抢占式实例的弹性训练
为降低使用AI模型训练成本，云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案，该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上，几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。优势与限制 基于抢占式...
AI写真：Go SDK使用说明
使用Go SDK调用AI写真的算法服务接口进行模型训练和写真制作。通过SDK，您可以定制LoRA模型，并根据模板制作写真。本文为您介绍使用Go SDK调用接口之前的准备工作以及使用示例。前提条件 已准备好Go环境。已准备好5-20张训练图片和1张模板...
创建GPU实例
如果您购买的是包年包月实例，请阅读《云服务器ECS服务条款》、《镜像商品使用条款》和《云服务器ECS退订说明》，如无疑问，选中《云服务器ECS服务条款》|《镜像商品使用条款》|《云服务器ECS退订说明》。单击 确定下单。在支付页面，查看...
AI写真：PHP SDK使用说明
array 否[]无 响应结果示例如下：{'code':'OK','data':{'job_id':xxxxx,'model_id':'xxxxxxx-xxx-xxxxx'},'message':'success','request_id':'de314ef5-114d-4db1-b54a-332d5300780b'} 返回结果中的各字段说明如下：参数名称 参数说明 类型...
写真相机方案
写真相机方案实现了自动化训练用户专属的Lora模型，并利用Lora模型和模板图片生成用户个性化的写真照片。模型在线服务（EAS）是PAI提供的模型服务平台。该方案定义了一套算法流程，可以部署为EAS模型在线服务，并提供了相关的调用接口，...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
PAI-TF概述
MaxCompute全局计算调度服务能够将PAI-TF作业自动调度至相应的GPU集群，并将基于CPU集群的数据预处理作业和基于GPU集群的模型训练作业连接起来。GPU卡映射 PAI-TF支持将不同算子（Operators）指定至特定的CPU或GPU上。基于GPU卡映射，您...
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...
使用EasyASR进行语音分类
EasyASR（语音智能增强算法包）提供多种模型的训练及预测功能，旨在帮助语音智能应用开发者方便快捷地构建语音模型并应用于生产，例如语音的背景音乐检测。本文为您介绍如何在 DSW 中使用EasyASR算法包训练语音分类模型。前提条件 已创建 ...
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、...
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。...
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...
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。...
参数配置指导
type str 否 None BertWordPieceLowerCase BertWordPieceCase GPT2BPETokenizer 分词器的类型-split str 否 969,30,1 NA 预训练、验证、测试集的划分-data-impl str 否 mmap lazy cached mmap infer 预训练indexed数据集的实现方式-data-...
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...
BERT模型离线推理
算法简介 BERT是一种基于Transformer的自然语言处理预训练模型。它通过在大量文本数据上预训练，学习到文本的深层双向表示，然后可以通过少量的微调应用到各种下游的NLP任务中。该算法组件使用已经训练完的BERT分类模型，将输入表中的文本...
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