BERT模型优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的...
关于C++的SDK使用方法请参见 使用SDK部署TensorFlow模型推理，下文主要介绍如何使用Python SDK部署模型。可选：在试用阶段，您可以设置如下的环境变量，防止因为鉴权失败而程序退出。export BLADE_AUTH_USE_COUNTING=1 获取鉴权。export ...
应用实践：Transformer模型训练加速
背景信息 Rapidformer可通过黑盒或者白盒化的方式对模型训练进行加速：黑盒化加速 利用Rapidformer提供的CLI，可以在不接触代码的情况下通过简单的配置就能实现对模型训练的加速能力，使用黑盒化加速的前提是需要对数据和模型进行注册。...
使用AIACC-Training（AIACC训练加速）加速BERT Fine...
本文适用于自然语言训练场景，例如，通过使用GPU云服务器和极速型NAS训练BERT Finetune模型，同时使用AIACC-Training（AIACC训练加速）进行该模型的训练加速，可有效加快多机多卡的训练速度，提升模型的训练效率和性能。说明 BERT...
使用EasyRec构建推荐模型
本文以读取MaxCompute表数据为例，介绍如何使用EasyRec进行模型训练、配置任务例行化及部署模型。前提条件 开通OSS，并创建Bucket，详情请参见 开通OSS服务 和 控制台创建存储空间。重要 创建Bucket时，不要开通版本控制，否则同名文件无法...
使用EAIS推理PyTorch模型（Python）
如果您初次使用EAIS，可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过Python脚本推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS。背景信息 本教程将引导您创建一个华东1（杭州）地域，eais.ei-a6.2xlarge规格的EAIS实例，...
使用Blade优化RetinaNet（Detectron2）模型
RetinaNet是一种One-Stage RCNN类型的检测网络，基本结构由一个Backbone、...pred1=pytorch_model(batched_inputs)pred2=optimized_model(batched_inputs)assert_allclose(pred1[0]['instances'].scores,pred2[0].scores,rtol=1e-3,atol=1e-2)
使用EAIS推理TensorFlow模型
背景信息 本教程将引导您创建一个华东1（杭州）地域、eais.ei-a6.2xlarge规格的EAIS实例，并以公开的resnet50模型、inception模型和bert-base模型为例，带您体验基于目标检测的推理场景下，使用EAIS推理TensorFlow模型的完整操作流程。...
使用EAIS训练PyTorch模型
EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例训练PyTorch模型。本文为您介绍使用EAIS训练PyTorch模型的具体操作。前提条件 已将EAIS实例绑定至ECS实例上。具体操作，请参见 绑定ECS实例。背景信息 目前只有...
使用EAIS推理TensorFlow模型
本文为您介绍使用EAIS推理TensorFlow模型的具体操作。前提条件 已将EAIS实例绑定至ECS实例上。具体操作，请参见 绑定实例。已将您需要推理的TensorFlow模型文件放至已绑定EAIS实例的ECS实例客户端的目录下。使用限制 Python版本：3.6~3.7。...
使用EAIS推理PyTorch模型（C++）
如果您初次使用EAIS，可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过C++程序推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS。背景信息 本教程将引导您创建一个华东1（杭州）地域，eais.ei-a6.2xlarge规格的EAIS实例，并...
使用EAIS推理PyTorch模型（C++）
背景信息 EAIS支持您根据自身业务场景进行选择不同的编程语言，来使用EAIS进行PyTorch模型推理，目前支持两种方式分别为：使用Python脚本推理PyTorch模型。具体操作，请参见 使用EAIS推理PyTorch模型（Python）。使用C++程序推理PyTorch...
使用SDK部署TensorFlow模型推理
您也可以使用自己的优化模型，关于如何使用PAI-Blade优化模型，详情请参见 优化TensorFlow模型。wget http://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/demo/asr_frozen.pb 下载并查看推理代码。通过PAI-Blade优化后的模型，其执行过程与...
使用EAIS推理PyTorch模型（Python）
说明 EAIS miniconda环境是阿里云基于miniconda开发的EAIS使用环境，该环境包含了推理PyTorch模型和使用EAIS推理PyTorch模型所依赖的软件环境，以及用于测试体验的样例文件和模型文件等。部分文件目录的说明如下：eais/data/：存放了用于...
使用Hologres和大模型免费定制专属聊天机器人
document 2419815e-1407-11ee-bee5-acde48001122|{0.395261,0.123794,0.761932,0.413286,.}|{"source":"data/example_data.csv","row":1}|title:你是如何实现的、架构是怎样的 content:我采用Langchain框架进行开发，Langchain是一个简单...
使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型
本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。背景信息 残差网络ResNet（Residual Network）作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分，堪称图像领域深度学习模型实战的"Hello World。ResNet使用卷积层提取图像的特征，并...
使用EAIS训练PyTorch模型（EAIS内置AIACC-Training）
原理说明 EAIS支持您根据自身业务场景选择不同的PyTorch框架版本，来使用EAIS实例进行PyTorch模型训练，目前支持如下两种框架：Graph层：支持PyTorch的计算图优化，使用Python脚本训练PyTorch模型，性能最优，但只支持PyTorch框架，如需...
常见问题
每次迭代好新的数据，最好把所有的最新数据放一起，从基础模型开始训练，不建议从之前SFT的模型开始训练（百炼支持的这种模型，更多是考虑训练成本，基于每次训练好的模型使用增量数据训练，比全量数据训练更快，但效果没那么好）。...
常见问题
若模型使用量大于模型总量（例如：试用时使用了3个模型且未删除，正式付费购买时，仅购买了1个），您可以：直接删除不准备使用的模型（注意：模型删除后将无法恢复）点击增加个数，通过 变配 的方式，提升模型总量额度 5.2自学习平台训练...
图像关键点训练
无 参数设置 关键点检测模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持以下两种主流模型：hrnet lite_hrnet hrnet 关键点类别数目 是 数据中类别标签的数目。无 图片resize大小 是 图片大小调整成固定的高和宽，用半角逗号（,）分隔。192...
图像分类训练（torch）
无 参数设置 图像分类模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持以下几种主流模型：resnet resnext hrnet vit swint mobilenetv2 resnet 图像类别数目 是 数据中类别标签的数目。无 图片resize大小 是 图片大小调整成固定的高和宽...
ModelScope魔搭社区
在ModelScope魔搭社区，您可以：免费使用平台提供的预训练模型，支持免费下载运行 一行命令实现模型预测，简单快速验证模型效果 用自己的数据对模型进行调优，定制自己的个性化模型 学习系统性的知识，结合实训，有效提升模型研发能力 分享...
模型配置
列表上方提示已用模型任务数/购买的可用模型任务数，为组织下所有空间的总和。新建和更新模型均消耗可用模型任务数，执行失败的不计数。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>复购预测>模型配置。单击右上角 新建模型，配置页面如下图所示。...
Prompt最佳实践
4.编程问题解决：在没有代码执行环境的情况下，让模型用自然语言描述编程问题的解决步骤。5.教育辅导与学习支持：模拟教学过程，逐步讲解解题方法，帮助学生理解问题背后的逻辑。6.专业领域决策支持：在法律、医学、工程等领域，模型通过...
配置识别模板
如果无需使用内置模板中的模型，您可以关闭该模型。在 模板管理 页签的 模板详情 子页签，打开或关闭目标识别模型状态开关，开启或关闭识别模型。使用自定义模板 以下步骤介绍首次使用自定义模板的操作步骤。一、创建自定义模板并管理识别...
模型配置
列表上方提示已用模型任务数/购买的可用模型任务数，为组织下所有空间的总和。新建和更新模型均消耗可用模型任务数，执行失败的不计数。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>货品推荐>模型配置。单击右上角 新建模型，配置页面如下图所示。...
安装并使用DeepGPU-LLM
在处理大语言模型任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义...
智能设计（ArtLab）
是面向设计场景的一站式AIGC设计平台，打通了数据集管理与模型训练、AI绘图与在线推理的全场景链路，集成了主流的文生图类型的AIGC大模型，提供批量自动化图片生产能力，即开即用，帮助您在设计、艺术、创意行业快速应用AIGC能力。...
组件参考：所有组件汇总
组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...
手动部署Stable Diffusion WebUI服务
具体优势与功能如下：使用便捷：快捷部署，开箱即用；可根据需求动态切换GPU等底层资源。企业级功能：前后端分离改造，支持多用户对多GPU的集群调度；支持用户隔离；支持账单拆分。插件及优化：支持PAI-Blade性能优化工具；提供FileBrowser...
意图模型使用复核
功能介绍 意图模型使用复核即是对意图模型实际使用效果进行人工复核，是在意图模型运用于质检任务后，在复核质检任务中完成的。通过对意图模型使用复核可以提高意图模型检查意图的准确率，从而优化意图模型在质检中的使用效果。复核流程 ...
开发概览
如何使用Lindorm AI引擎 类型 说明 参考文档 模型创建 导入预训练AI模型或对时序数据进行建模训练，用于后续对数据进行分析和处理或执行时序分析类任务。模型创建 模型管理 查看数据库中所有模型、查看模型详细信息、删除指定模型。模型...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 OpenNLU开放域文本理解模型 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OpenNLU开放域文本理解模型中，单个token平均约对应1.5个汉字,0.7个英文单词。OpenNLU开放...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 OpenNLU开放域文本理解模型 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OpenNLU开放域文本理解模型中，单个token平均约对应1.5个汉字,0.7个英文单词。OpenNLU开放...
复购预测概述
基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指行为...
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...
模型介绍
username,blurry,bad feet prompt来源：C站 效果对比（左侧为原图，右侧为模型处理后图片）：LoRA模型 LoRA模型介绍 LoRA模型需要搭配主模型使用，无法单独生成图片，LoRA模型是在主模型的基础上训练出来的，所以与搭配的主模型使用效果会...
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...
概述
Row-oriented AI功能支持使用 导入模型 和 内置平台模型 两种模型，这两种模型的注册方式不同，但使用方式完全一致，都是通过原生SQL进行后续查询。导入模型 导入模型，即用户训练好的模型或远端大模型。具体包括以下3类：用户自定义模型：...
认识阿里云百炼大模型服务平台
定义 大模型服务平台，是面向企业客户及合作伙伴的，基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型，结合企业专属数据，包含全链路大模型开发工具的一站式大模型商业化平台。提供完整的 模型调优、微调、模型评测 等产品工具，预置丰富的 插件...
图像度量学习训练（raw）
无 参数设置 度量学习模型使用的backbone 是 选择使用的主流模型，支持以下取值：resnet_50 resnet_18 resnet_34 resnet_101 swin_transformer_tiny swin_transformer_small swin_transformer_base resnet50 图片resize大小 是 图片调整后...
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