基于函数计算部署图像描述模型mPLUG
mPLUG模型是统一理解和生成的多模态基础模型，该模型提出了基于skip-connections的高效跨模态融合框架。更多信息，请参见 mPLUG。本文介绍的mPLUG模型是指 mPLUG图像描述模型-中文-base，参数量约为3.5亿，依照Apache License 2.0发布。...
EAS一键部署通义千问大模型服务
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。产品文档 https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/use-pai-eas-to-quickly-deploy-tongyi-qianwen?spm=a2c4g.11186623.0.0.7c591df9fNmXZU
通义千问VL
Qwen-VL-Chat:在 Qwen-VL 的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL-Chat，其训练数据涵盖了 QWen-7B 的纯文本 SFT 数据、开源 LVLM 的 SFT 数据、数据合成和人工标注的图文对齐数据。基本信息 模型服务 模型...
5分钟操作EAS一键部署通义千问模型
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。前提条件 已开通PAI（EAS）后付费，并创建默认工作空间。具体操作，请参见 开通PAI并创建默认工作空间。部署通义千问模型 将通义千问模型部署为AI-...
2024年2月28更新-AI全妙系列 V2.2
新增功能如下 热点管理升级为【AI妙策】，整个产品能力更加丰满 以热点话题榜为例，可以利用大模型链路做话题分析 提供“网友、热门、时效、新颖度”四个维度的选题切入点分析 围绕给出的切入点，可生成策划提案（包括文本格式和Xmind...
快速开始
Qwen-VL-Chat:在 Qwen-VL 的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL-Chat，其训练数据涵盖了 QWen-7B 的纯文本 SFT 数据、开源 LVLM 的 SFT 数据、数据合成和人工标注的图文对齐数据。快速开始 前提条件 已开通...
使用Intel AI容器镜像部署Qwen-7B-Chat
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。重要 Qwen-7B-Chat的代码依照 LICENSE 开源，免费商用需填写 商业授权申请。您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规，并就使用第三...
部署通义千问应用
本文使用的通义千问-7B-Chat是在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。更多信息，请参见 Qwen-7B-Chat。前提条件 集群中已部署DataCache CRD。具体操作，请参见 部署DataCache CRD。集群所属VPC已绑定公网NAT网关，...
部署通义千问应用
本文使用的通义千问-7B-Chat是在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。更多信息，请参见 Qwen-7B-Chat。前提条件 您使用的VPC已绑定公网NAT网关，并配置SNAT条目允许该VPC或下属交换机的资源可以访问公网。说明 ...
PolarDB for AI助力菜鸟实现一站式数据智能
PolarDB for AI拥有一系列MLOps和内置的模型，解决了数据、特征和模型的割裂状态，通过SQL来驱动数据、特征和模型，实现了基于数据库的数据智能的一站式服务。PolarDB for AI具备如下特点：全自动：内置MLOps能力，全流程自动化管理，提供...
多语言版本分片模型
高可用：分片模型基于MapReduce模型开发，可以继承MapReduce模型高可用特性，即某台worker执行过程中发生异常，master worker会把分片failover到其它slave节点执行。流量控制：分片模型基于MapReduce模型开发，可以继承MapReduce模型流量...
多语言版本分片模型
高可用：分片模型基于MapReduce模型开发，可以继承MapReduce模型高可用特性，即某台worker执行过程中发生异常，master worker会把分片failover到其它slave节点执行。流量控制：分片模型基于MapReduce模型开发，可以继承MapReduce模型流量...
多语言版本分片模型
高可用：分片模型基于Map模型开发，可以继承Map模型高可用特性，即某台worker执行过程中发生异常，master worker会把分片failover到其它slave节点执行。流量控制：分片模型基于Map模型开发，可以继承Map模型流量控制特性，即可以控制单机子...
冷启动召回
当冷启动物品的数量很多时，比如短视频平台每天都有大量的新短...基于模型的召回 选择一个适合冷启动场景的模型，如 DropoutNet 模型。下面一篇文章以DropoutNet模型为例，介绍一下基于模型的冷启动召回流程。DropoutNet 模型的训练和部署
产品概述
产品为客户提供资产建模、数据采集、数据分析、设备监控和数据分析五大产品能力：资产建模：定义设备资产标准模型，管理设备资产数据 提供设备资产全维度数据建模工具 快速构建实体资产数据模型 对设备资产进行全生命周期管理 为数据应用...
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...
概述
基于模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣，指标包括Accuracy、kappa、F1-Score等。语法格式如下：ml_multiclass_evaluate(table[,map,string>])线性回归评估：通过内建函数 ml_regression_evaluate 实现。基于模型的预测...
数据标准
模型标准设计 逻辑表命名规则：支持对逻辑表命名标准的规范设计，可基于模型命名属性，对模型命名规则进行配置，规范统一后续模型设计的命名标准。逻辑表命名属性：提供对逻辑表命名组成中的一些常用属性进行自定义配置功能，如刷新频率、...
基于Schema级别的简单权限模型概述
基于Schema级别的简单权限模型介绍 当您开启了基于Schema级别的简单权限模型时，每个DB会默认产生如下几种权限等级的用户组：超级管理员：Superuser DB管理员：{db}.admin 开发者：{db}.{schema}.developer 读写者：{db}.{schema}.writer ...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
模型管理
DataWorks的模型列表帮助您统一管理已创建的模型。在列表页，您可查看指定条件的模型，同时，也可对多个目标模型执行批量操作。本文为您介绍如何查看模型列表并批量修改模型信息。使用限制 当前仅支持批量修改模型的生命周期。操作步骤 ...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
背景信息 Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发，基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品，完成大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令...
组件参考：所有组件汇总
文本分类训练（MaxCompute）（即将下线）该算法组件集成了基于BERT的文本分类模型、传统深度文本分类（例如TextCNN）模型及PAI自研的DGCNN模型。文本匹配训练（MaxCompute）（即将下线）该组件的输入为两个句子，输出它们是否匹配。序列...
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、多规模的开源模型，从而满足不同的计算需求。PAI已对该系列模型进行全面支持，本文以qwen1.5-7b-chat模型为例为您介绍如何在PAI-快速开始...
功能发布记录（2022年）
2022.11.25 全部地域 所有DataWorks用户 发布模型至引擎 逆向建模：物理表反向建模 基于模型生成ETL代码 DataWorks智能数据建模支持对模型进行版本管理 DataWorks 智能数据建模>维度建模 新增如下两种功能：支持对模型进行版本管理，只有...
图像分类训练（torch）
算法简介 图像分类训练（torch）组件提供了CNN和Transformer两大类主流模型，支持ResNet、ResNeXt、HRNet、ViT、SwinT、MobileNetv2算法，并提供了基于ImageNet预训练的模型，方便您进行模型调整。图像分类训练（torch）组件位于组件库 ...
模型训练管理
每次进行意图模型训练均需要通过以建立一个 模型训练任务 的方式来完成，任务创建完成后系统将自动进行模型训练，训练完成后系统将自动创建一个新的模型，将生成的新模型进行对应场景绑定即可使更新后的模型生效。说明 每次发起模型训练时...
状态码说明
状态码参考 阿里云百炼模型服务的API调用将返回状态码以标识调用结果。通用状态码由阿里云百炼约定，各算法模型还可能在通用状态码的基础上增加自定义的状态码和状态信息。请通过返回结果中的 code 和 status 字段定位调用成功或失败的详细...
概述
PolarDB for AI 功能通过一系列MLOps和内置的模型解决了数据、特征和模型的割裂状态，实现了基于数据库的数据智能的一站式服务。本文介绍了 PolarDB for AI 功能的相关特性。背景信息 随着数据的累积，数据驱动的智能应用（例如：搜索、...
大语言模型
其中1.8B模型基于最新在魔搭社区开源的 最新版本，7B模型基于最新在魔搭社区上开源的 V1.1版本，而14B模型同样基于魔搭社区上 最新版本 提供，72B模型基于魔搭社区开源的 最新版本 提供。模型服务 模型名称 模型描述 应用场景 通义千问72B ...
模型加载器
模型加载器是三维城市构建器创建模型的图层，支持独立的样式配置，包括模型加载器的通用样式、动效样式和交互样式等。本文介绍模型加载器各配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 模型加载器 图层，进入配置面板配置 模型加载器 ...
模型分析优化
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 通用文本向量 token 重要 这里token数量指的是大模型使用的tokenizer分词后对应的最小分词单元的数量。在通用文本向量模型中，单个token平均约对应1.5个汉字,0.7个英文单词。通用文本向量服务根据模型输出结果...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 通用文本向量 token 重要 这里token数量指的是大模型使用的tokenizer分词后对应的最小分词单元的数量。在通用文本向量模型中，单个token平均约对应1.5个汉字，0.7个英文单词。通用文本向量服务根据模型输出结果...
现代IM系统中的消息系统—模型
本章节主要介绍表格存储（Tablestore）的Timeline模型基本功能以及核心组件，并且会通过IM消息系统场景，介绍如何基于Timeline实现IM场景下消息同步、存储和索引等基本功能。Timeline模型 Timeline模型以简单为设计目标，核心模块主要包括...
基于函数计算部署Stable Diffusion实现更高质量的图像...
同时，可以充分利用 函数计算 按需付费，弹性伸缩等优势，高效地为用户提供基于Stable Diffusion模型的文本到图像生成服务。本方案的技术架构包括以下基础设施和云服务：函数计算：用于提供Stable Diffusion模型的应用服务。文件存储 NAS：...
设置个体
本文介绍了如何使用Go SDK设置个体信息。功能描述 设置个体信息用于给个体添加备注信息，属于可选步骤。如果您设置了个体信息，则在自定义检索的返回结果中会包含该信息。关于参数的详细说明，请参见 设置个体API文档。您需要使用内容安全...
设置个体
本文介绍了如何使用Python SDK设置个体信息。功能描述 设置个体信息用于给个体添加备注信息，属于可选步骤。如果您设置了个体信息，则在自定义检索的返回结果中会包含该信息。关于参数的详细说明，请参见 设置个体API文档。您需要使用内容...
高级配置：模型服务预热
为了解决模型初次请求耗时较长的问题，EAS 提供了模型预热功能，使模型服务在上线之前得到预热，从而实现模型服务上线后即可进入正常服务状态。本文介绍如何使用模型预热功能。背景信息 通常向模型发送初次请求时，不同的Runtime会进行不同...
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