创建训练任务
当前支持选择使用不同类型的镜像：PAI官方镜像：由阿里云PAI产品提供的多种官方镜像，支持不同的Python版本及深度学习框架（包括TensorFlow、PyTorch等）。镜像列表及详情，请参见 准备工作。用户自定义镜像：可选择使用您添加到PAI的自...
推荐算法定制概述
EasyRec是一款用于推荐场景的深度学习算法框架，其使用方法简单，提供了丰富的模型和功能，可以满足您对于个性化推荐的需求。在推荐场景中，深度学习具有很多优点，包括可以处理大规模的数据和复杂的模型，能够捕捉更高层次的特征信息，...
Designer计费说明
1.7 深度学习（deep_learning）仅消耗CPU的深度学习任务，包括EasyRec系列算法和CPU版本的Tensorflow框架组件。1 默认算法（default）不使用GPU同时也不属于上述类型的算法组件的费用。1 深度学习组件 使用深度学习组件时，有两种计费方式...
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
开发流程
创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器学习、深度学习、强化学习训练，支持流批一体训练，该子模块封装了上百种机器学习算法，您可以拖拽式建模、自动调参，从而无编程玩转人工智能。Designer概述 ③ ...
安装Pai-Megatron-Patch镜像
支持多种算法框架，超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架，为开发者和企业降本增效。DLC提供了加载用户自定义镜像的能力，这极大方便了Pai-Megatron-Patch的部署。只需将镜像地址传给DLC，即可自动安装Pai-Megatron-Patch镜像，...
内核版本
本文为您介绍图数据库GDB不同内核版本的功能差异。Gremlin Gremlin是Apache ...支持被广泛使用的经典统计、机器学习和深度学习算法，适用于数据分析预测场景，可以5分钟快速上手实现游戏付费用户预测、流失预测、银行欺诈用户检测等模型构建。
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深度学习应用程序和框架开发人员。source/opt/alibaba/teesdk/intel/sgxsdk/environment cd/home/test/pytorch/third_party/sgx/linux-sgx git am./0001*cd external/dnnl make sudo ...
PAI-EasyVision简介
对于视觉AI应用开发者而言，熟练地运用深度学习CV建模技术存在较高门槛，主要体现在以下几个方面：深度学习算法代码开发成本高，对大量细节进行Debug的代价很高。模型更新迭代快，理解其原理和细节需要花费大量时间。算法训练和推理性能...
分布式通信框架gRPC+
使用 DLC 进行深度学习训练时，您可以使用gRPC+分布式训练，从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC+。gRPC+通过Sharing Nothing架构、BusyPolling机制、用户态零拷贝及Send/Recv融合等多种优化技术，降低了E2E的通信延时，...
AI推理服务概述
部署Tensorflow模型推理服务 PyTorch模型推理服务 PyTorch是一种深度学习计算框架，可用来训练模型。您可以通过Triton或TorchServe方式部署PyTorch模型的推理服务。提交GPU共享模型推理任务 弹性推理 您可以基于ECI或ECS运行弹性推理服务，...
2021年
2021年01月11日 华北2（北京）华东2（上海）华东1（杭州）华南1（深圳）MediaFlow Processor EasyVision Processor EAS 提供的EasyVision Processor可以加载EasyVision框架训练得到的深度学习模型。2021年01月11日 与 EAS 支持的地域相同，...
分布式训练框架StarServer
分布式训练框架是深度学习和大规模机器学习中用于加速模型训练、处理海量数据以及提高系统稳定性和资源利用率的关键技术。它通过将复杂的模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而显著缩短训练时间，适应日益增长的数据集规模和大模型的...
数据集加速器概述
通过感知深度学习训练的模型类型、网络结构，对图片、文本、视频等数据进行预先打包和处理，提升海量小文件训练场景的性能。全托管，开箱即用。云上全托管服务，操作简单，开通即可使用。弹性可伸缩。依托于云上IaaS（Infrastructure-as-a-...
大数据和AI体验教程
EasyTransfer：深度迁移学习框架 热门课程 实操时长：7分钟29秒 开始学习“周二开源日”系列活动 云原生场景中的AI任务调度 技术深度解析 实操时长：45分钟28秒 开始学习 PAI-DLC云原生深度学习训练平台 whale-A Unified Distributed ...
什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC
以下是这些产品的具体介绍：机器学习平台PAI 机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务...
Horovod弹性训练
更多信息，请参见 在Kubernetes上运行弹性深度学习训练任务。已安装Arena客户端。具体操作，请参见 配置Arena客户端。背景信息 传统分布式深度学习任务，一旦提交训练任务，无法在运行中动态调整Workers的数量。模型训练是深度学习中重要的...
创建Data Science集群
集群类型 Data Science：主要面向大数据+AI场景，提供Hive和Spark离线大数据ETL和TensorFlow模型训练，您可以选择CPU+GPU的异构计算框架，通过英伟达GPU对部分深度学习算法进行高性能计算。产品版本 默认最新的软件版本。组件版本 展示集群...
WebIDE功能介绍
WebIDE 提供了可以在浏览器中在线编辑代码的 IDE 界面，免去了本地安装的繁琐，环境配置的困难，并且提供了一系列智能化能力帮助开发者更简单高效的...智能辅助 DevStudio 提供基于深度学习的代码自动补全和针对特定语言框架的文档精准推荐。
2022年
2022-09-30 全部地域 服务分组 异步推理与队列服务 深度学习组件P100和M40卡型下线 因老款服务器过保下线，从2022年09月30日起，在华东2（上海）地域使用深度学习组件执行PAI命令或在 Designer 页面提交训练任务时，不再支持P100和M40卡型...
产品优势
语音合成 技术领先 兼顾了多级韵律停顿，达到自然合成韵律的目的，综合利用声学参数和语言学参数，建立基于深度学习的多重自动预测模型。技术优化让 个性化人声定制 只需提供20句录音数据，系统将自动检测数据质量并完成个性化定制人声流程...
应用场景
能够实现：支持生态 内置对 TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch 等主流深度学习计算框架支持和优化。快速弹性 一键部署机器学习开发、训练、推理服务，秒级启动和弹性伸缩。简单可控 轻松创建、管理大规模 GPU 计算集群，并且可以监控 GPU ...
云产品依赖与授权：Designer
通用训练资源：Designer中提供了基于通用训练资源进行训练的深度学习算法，且自定义 Python脚本 组件也依赖通用训练资源，推荐您在使用前进行开通和授权。说明 您可以登录 PAI控制台 后单击 开通和授权>全部云产品依赖 查看各功能模块依赖...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图...
使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
什么是Deepytorch Inference（推理加速）
针对PyTorch框架下的深度学习模型，在无需指定精度和输入尺寸的情况下，通过即时编译技术对该模型进行推理优化，从而实现高效、快速的推理加速效果。Deepytorch Inference的架构图如下所示：架构层 说明 框架层 Pytorch Framework：即...
Designer常见问题
运行组件报错：提示没有MaxCompute操作权限 使用组件列选择器找不到预期的数据列 深度学习相关组件报错无资源可分配 深度学习相关组件报错没有GPU资源 运行工作流失败，报错打印您没有在MaxCompute项目中，如何解决？点击模型部署-模型在线...
什么是数知地球 AI Earth
数知地球 AI Earth（Analytical Insight of Earth）依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供...
快速提交MPIJob训练任务
DLC是一站式的云原生深度学习训练平台，为开发者和企业提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。本文为您介绍如何在DLC中使用mpirun和Deepspeed方式来提交MPIJob类型的分布式训练任务。前提条件 已开通DLC后付费，并创建默认工作...
在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务
NGC（全称NVIDIA GPU CLOUD）是NVIDIA推出的一套深度学习生态系统，供开发者免费访问深度学习和机器学习软件堆栈，快速搭建相应的开发环境。更多信息，请参见 NGC网站，该网站提供了RAPIDS的Docker镜像，并预装了相关的开发环境。...
RDMA：使用高性能网络进行分布式训练
PAI灵骏智算（Serverless）是阿里云基于软硬件一体优化技术，构建高性能异构算力底座，面向大规模深度学习及融合智算，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。本文为您介绍使用高性能网络的配置说明。使用限制 仅适用于基于灵骏智算资源...
共享GPU调度概述
支持只共享不隔离策略，适配于已有深度学习应用内已自建应用层隔离能力的场景。同时支持多卡共享和显存隔离策略。GPU资源全方位监控。同时支持监控独占GPU和共享GPU。计费介绍 共享GPU调度目前已实行收费。在使用共享GPU调度前，需开通云...
预置Processor使用说明
Caffe Processor EAS 提供的Caffe Processor可以加载Caffe框架训练得到的深度学习模型。因为Caffe框架比较灵活，所以部署Caffe模型时，需要指定模型包的Model文件名称和Weight文件名称。说明 官方通用Processor不支持自定义DataLayer。您...
使用NAS提交单机PyTorch迁移学习任务
区域 参数 描述 基本信息 任务名称 深度学习训练的任务名称。节点镜像 选择 PAI平台镜像，并在下面列表中选择PyTorch镜像。例如：选择 pytorch-training:1.12PAI-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04。数据集配置 选择 步骤一 创建的NAS类型数据集...
AI开源项目
阿里云开源的AI及大数据相关开源项目，如用于全自动分布式深度学习系统TePDist、NLP 开发和应用工具包EasyNLP等，您可以根据需要选择AI及大数据开源项目。PAI相关的开源项目信息请前往 阿里云大数据&AI开源项目。
基本概念
该平台支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架。此外，该平台支持以下两种工作集群：DLC全托管集群：即公共资源组和专有资源组。可以作为标准资源组，由工作空间管理员关联到工作空间中进行使用。DLC半托管集群...
基本概念
典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。ACK支持的弹性伸缩服务如下表。弹性伸缩维度 弹性伸缩分类 描述 调度层弹性 容器水平伸缩（HPA）ACK容器水平伸缩基于CPU使用率自动...
基于AIACC加速器快速实现AIGC绘画
您无需指定精度和输入尺寸，即可通过JIT编译的方式对PyTorch框架下的深度学习模型进行推理优化。更多信息，请参见 手动安装AIACC-Inference（AIACC推理加速）Torch版。本文基于阿里云GPU服务器和Stable Diffusion的WebUI框架，指导您如何...
工业视觉智能基本概念
数据集 工业视觉智能产品的视觉智能模型通过深度学习来获得，而深度学习依赖于用户上传的样本数据，样本数据以数据集的形式进行组织与管理，避免对海量非结构化数据的查找。并能灵活的进行数据集的交叉组合及数据集内的数据筛选。用户可以...
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