调试场景

调试中的异常信息可结合Timing瀑布模型查看,各种报错都可以体现在Timing瀑布模型中。例如场景配置开启了302跳转,您需要查看压测是否跳转以及跳转的具体路径,可以结合Timing瀑布流查看。图示中⑤为出参表达式测试入口。当您需要基于请求...

调试场景

调试中的异常信息可结合Timing瀑布模型查看,各种报错都可以体现在Timing瀑布模型中。例如场景配置开启了302跳转,您需要查看压测是否跳转以及跳转的具体路径,可以结合Timing瀑布流查看。图示中⑤为出参表达式测试入口。当您需要基于请求...

模型训练

Designer支持通过连线的方式,将各个节点组织构建成一个有上下游关系的模型工作流。Designer支持界面化的节点参数配置,为您降低建模技术门槛。步骤二:调试模型 Designer画布上方有运行、全部任务查看等按钮,便于您在建模过程中或构建...

常见问题

云工作流的工作原理是什么?云工作流的优势是什么?云工作流最长执行多长时间?怎么执行云工作流?云工作流使用什么语言编写流程?云工作流是集成了云监控?云工作流是否集成了事件源?什么是 云工作流?云工作流 是一个用来协调多个分布式...

离线模型(OfflineModel)相关组件

您可以在构建模型工作流的下游,连接 复制MaxCompute离线模型 组件,将模型固定输出为指定名称,具体如下图所示。您可以在该组件的 参数设置 页签,配置以下参数。其中:目标MaxCompute Project名:如果不配置该参数,则默认为当前工作空间...

Pipeline部署在线服务

前提条件 已创建模型工作流(包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据),并成功运行。详情请参见 构建模型。快速入门 您可以参考以下视频,快速了解如何使用Pipeline部署在线服务。打包Pipeline模型 将Pipeline模型部署为在线服务 ...

自动机器学习(AutoML)

AutoML工作原理 AutoML实现自动化调试参数的工作原理,是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代,来找到最优的超参组合。AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格,包括当前支持的地域,支持的搜索算法TPE、GridSearch(网络搜索)...

EAS模型服务概述

模型在线服务EAS(Elastic Algorithm Service)是PAI产品为实现一站式模型开发部署应用,针对在线推理场景提供的模型在线服务,支持将模型服务部署在公共资源组或专属资源组,实现基于异构硬件(CPU和GPU)的模型加载和数据请求的实时响应...

推理加速(Blade)概述

工作原理 PAI-Blade以Wheel包的形式安装到用户环境,无需申请资源、上传模型和数据的繁琐步骤。您可以在代码中调用PAI-Blade的Python接口,使模型优化集成在工作流中,且能够在本地对优化完成的模型进行性能验证。此外,您还可以便捷地尝试...

AutoML工作原理

AutoML实现自动化调试参数的工作原理,是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代,来找到最优的超参组合。AutoML的工作机制如下图。您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后,AutoML将其作为一次实验(experiment)传入到后端进行...

工作原理

工作原理 日志服务通过消费组或SQL方式抽取或聚合出监控指标,按照调度规则定时拉取数据输入模型,将巡检出来的结果按照事件标准写入目标日志库(internal-ml-log)中,并对异常发送告警通知。具体工作原理如下图所示。功能特性 日志服务的...

建模空间

需要注意的是:以上图为例,模型设计师在工作空间Project_1中进行模型设计(模型1),这套模型通过模型设计空间物化部署至Project_2、Project_3后,如果在应用过程中发现模型1需要完善,则仅能在Project_1中进行修改,Project_2、Project_3...

工业视觉智能基本概念

工作区 通过预设的场景帮助用户识别自身需求,用户通过工作区管理自己的数据集与模型工作区是完整视觉智能能力的承载主体,用户可以对工作区进行独立授权。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...

搭建场景

创建场景完成后,您可根据业务模型搭建3D业务场景,展示孪生模型中的实时数据、状态及告警信息等。本文介绍搭建场景的具体操作。前提条件 已完成创建场景。具体操作,请参见 创建场景。添加模型 在场景编辑工作台的顶部操作栏,默认选中 ...

模板工作流demo

工作流运行结束后,单击 模型列表。在 模型列表 对话框中,选择要部署的模型,并单击 部署至EAS。在 部署服务 页面,模型文件 和 Processor种类 默认已配置完成,其他参数可根据实际需要参考界面提示修改配置。单击 部署。模型服务创建成功...

模型版本准入状态及事件触发

模型管理支持通过模型准入状态变更来触发模型下游事件。适用场景包括模型版本准入后自动更新EAS模型服务,模型版本准入状态发生变化后自动发送钉钉群机器人消息,模型版本准入状态变化后自动调用指定的HTTP或HTTPS服务。前提条件 工作空间...

训练加速(Pai-Megatron-Patch)概述

本文为您介绍Pai-Megatron-Patch的工作原理和使用流程。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,...

工作流概述

创建工作流:预置模板 Designer 为您提供了大量预置模板,便于您直接套用模板快速构建工作模型,如果您的应用场景与已有的模板工作流相似,建议您直接基于模板来创建工作流,后续在工作流的基础上简单编辑配置工作流,即可完成模型构建。...

代码示例

PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook,开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过Python Python SDK在PAI完成模型的开发部署等工作模型开发 打开Notebook 示例描述 Github DSW Gallery 使用MNIST数据集和PAI预置的PyTorch镜像...

什么是AutoML

相关文档 AutoML工作原理(推荐)了解AutoML原理机制,实验、Trial、训练任务关系,帮助您理解后续配置项间的逻辑关系。新建实验 通过控制台创建新实验,以及了解其中的关键参数如何配置。AutoML使用案例汇总 您可以通过实际案例,来使用...

蚂蚁 PaaS 平台核心领域模型介绍

工作空间组(WorkspaceGroup)应用服务实例组(AppService Instance Group,AIG)部署单元(Cell)工作空间组(WorkspaceGroup)工作空间组(WorkspaceGroup)是工作空间(Workspace)在多地域的扩展,在多地域内对资源进行分组隔离管理。...

心脏病预测

工作流基于真实的心脏病患者体测数据,为您介绍如何通过数据挖掘算法构建心脏病预测模型。前提条件 已创建工作空间,详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源关联到工作空间,详情请参见 管理工作空间。数据挖掘流程 数据集 本工作...

Triton Inference Server镜像部署

Triton Inference Server是一个适用于深度学习与机器学习模型的推理服务引擎,支持将TensorRT、TensorFlow、PyTorch或ONNX等多种AI框架的模型部署为在线推理服务,并支持多模型管理、自定义backend等功能。本文为您介绍如何通过镜像部署的...

开发流程

准备工作模型管理模块统一管理训练完成的模型,并直接对接模型在线服务(EAS)。您可以将模型直接部署为在线服务。注册及管理模型 ⑦ PAI平台的模型在线预测服务,支持异构硬件(CPU和GPU)模型加载,高吞吐低延迟,大规模复杂模型一键...

编排工作

基本功能 在配置工作流时,您可以执行以下基本功能:创建工作流 将元素添加到工作流 编辑工作流 删除工作流 复制工作流 触发工作流 创建工作流 登录 Mobi。在顶部菜单栏选择 应用管理,在右上角搜索框中输入目标应用,例如 TEST。在指定的...

模型说明

StructBERT 分类模型【推荐】阿里巴巴达摩院自研的alicemind模型体系,主要原理为使用 StructBERT模型 从大量无标注语料进行预训练,精度较高,推理速度较慢。StructBERT小样本分类:基于StructBert-base,在xnli数据集(将英文数据集重新...

MapReduce模型

背景信息 MapReduce模型只有一个Reduce,所有子任务完成后会执行Reduce方法,可以在Reduce方法中返回该任务示例的执行结果,作为工作流的上下游数据传递。如果有子任务失败,Reduce不会执行。Reduce失败,整个任务示例也失败。MapReduce...

什么是Topic

工作原理 在上图中分为设备、物联网平台和业务服务器三端,其中设备和物联网平台的通信基于MQTT协议。设备、业务服务器、物联网平台的通信过程请参见 使用Topic通信。MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一种基于 发布/订阅 ...

概念解释

自定义模型 自订阅模型是基于您训练过的模型进行再次训练,从而调优模型效果,请注意,由于大模型的训练原理,多次训练模型时,后序训练易丢失前序训练已习得的能力,建议后序训练数据需要采样或保持前序训练数据。循环次数 循环次数代表...

基本概念

自定义模型 自定义模型版本是基于您训练过的模型进行再次训练,从而调优模型效果,请注意,由于大模型的训练原理,多次训练模型时,后序训练易丢失前序训练已习得的能力,建议后序训练数据需要采样或保持前序训练数据。循环次数 循环次数...

用户中心

支持对数算子和模型按用户或工作组新建资产包,为工作组或用户添加对应的资产包,即拥有该资源下的使用权限。支持租户管理员查看其他用户个人目录下的模型(按工作组区分),并支持查看模型详情。系统配置 支持对系统进行配置、查看操作...

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...

导入导出限界上下文模型

模型导入实现原理 在导入模型前,您需要按照系统规范将数据整理成格式化的.xlsx 文件。如果导入失败,系统会提供失败数据下载,并说明失败原因,以便您修改后能重新导入。完整的模型导入流程如下图所示:导入限界上下文模型 登录BizWorks,...

工作区管理

工作区是基于不同的算法能力划分的不同类型,帮助用户基于自己的业务需求快速准确的选择适合自己的算法模型,在工作区内可对自己标注、训练的模型进行管理。其主要功能分为三部分:1.选择合适的工作区并新建 注意:用户未建立工作区之前,...

认识阿里云百炼大模型服务平台

不同企业家希望通过大模型来提升工作效率的方式,通过已有的知识库,与模型进行建联,从而是模型快速的检索企业知识并问答。推荐使用检索增强类应用,例如:RAG检索增强应用模板、流程编排、应用体验中心 等应用。使用案例:用户想让大模型...

工作区管理

工作区是基于不同的算法能力划分的不同类型,帮助用户基于自己的业务需求快速准确的选择适合自己的算法模型,在工作区内可对标注、训练的模型进行管理。前提条件 已开通视觉智能开放平台 自学习服务。新建工作区 重要 用户未建立工作区之前...

评分卡信用评分

原理是先将分箱后的原始数据进行特征工程变换,再使用线性模型建模。评分卡建模理论通常适用于信用评估领域,例如信用卡风险评估和贷款发放业务。在其它领域,评分卡建模也可以作为分数评估,例如客服质量打分和芝麻信用打分。前提条件 ...

LLM大语言模型端到端链路:数据处理+模型训练+模型...

本文介绍如何使用PAI提供的LLM大语言模型数据处理组件、训练组件和推理组件,端到端完成大模型的开发和使用。前提条件 已创建工作空间,详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源和通用计算资源关联到工作空间,详情请参见 管理工作...

什么是图数据库自动机器学习?

功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法,包括梯度提升模型,广义线性模型、深度学习模型等,为使用者提供了从数据处理,模型训练,模型管理到预测推理的全生命周期管理服务,可以自动运行集成算法并调整其超参数,以...

图像内容风控解决方案

工作空间页面的左侧导航栏选择 模型部署>模型在线服务(EAS),进入 PAI-EAS 模型在线服务 页面。部署模型服务。在 PAI-EAS模型在线服务 页面,单击 部署服务。在 部署服务 页面,选择 新建服务,并配置参数(此处仅介绍与本案例相关的...
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