Llama2-WebUI基于EAS的一键部署
资源配置选择 必须选择 GPU 类型，实例规格 推荐使用 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge。13B的模型务必使用gn6e及更高规格的机型。7B的模型可以使用A10或GU30机型。额外系统盘 配置为50 GB。单击 部署，持续时间大约为5分钟，即可完成模型部署。当 ...
模型服务网格
模型可以根据实际的推理请求负载进行自动缩放和负载均衡，从而实现高效的模型推理。模型服务网格还提供了一些高级功能，例如流量分割、A/B测试、灰度发布等，以便更好地控制和管理模型服务的流量，可以轻松切换和回滚不同的模型版本。它还...
模型调优
如何选择模型tips：微调训练模型可以支持企业自定义训练数据，完成模型的微调训练，微调训练将影响模型的效果，选择合适的数据将使得模型效果更加适配企业的业务需求。企业可以选择基于企业专属大模型的基线版本进行微调，也可以选择基于已...
增强E-R
功能优势 DMS的增强E-R与传统E-R的构建方案不同，除了具有传统E-R的能力，还具有基于DMS自研的统一Catalog的元数据采集器、列算子血缘解析器和数据资产知识图谱的构建能力，这些能力可以帮助您挖掘出数据资产之间更多潜在的关联关系。...
多点位模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，多点位模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，多点位模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，多点位模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，多点位模型加载的模型不可以进行深度...
快速开始
1）人物形象训练lora模式：基于人物形象训练模型已经得到的人物形象lora，可以继续通过人物生成写真模型完成该形象的高保真写真生成，支持多种预设风格，包括证件照、商务写真、复古风、夏日运动等风格，同时支持客户自定义风格模板上传...
新建离线模型
模型可以引用系统参数，系统参数的值由平台在运行时动态生成。在模型调试运行/创建调度任务时，如果模型定义了自定义模型参数，则需要指定参数的运行值。配置完成后，单击画布右上角 保存模型。在画布右上角单击 运行，在弹出的面板中，...
管理识别模型
内置与自定义识别模型可以同时在分类分级模板中被引用。分级分类模板的详细信息，请参见 管理分类分级模板。功能说明 内置的识别模型基本可以满足一般敏感数据识别（例如：姓名、资金、银行卡、身份证等）的需求，若不能满足，您可手动添加...
概述
物模型接入模式 物模型可以屏蔽底层设备差异，让软件开发者基于平台提供的标准API进行开发，让硬件开发者基于平台提供的标准协议开发，从而达到软硬开发解耦的目的。物模型详细介绍请参见 物模型。在物模型模式下，设备与云端的交互协议、...
多点位模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，多点位模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，多点位模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，多点位模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，多点位模型加载的模型不可以进行深度...
模型加载器
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，模型加载器加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，模型加载器加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，模型加载器加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，模型加载器加载的模型不可以进行深度...
工业分析建模
模型使用 已经发布的模型可以在AICS的实时算法编排中使用。下文以机器学习通用预测组件为例，介绍如何使用模型。在AICS左侧导航栏单击 实时控制优化>实时算法编排，选中需要使用模型的项目卡片，单击卡片左下角的 实时算法编排。从左侧组件...
路径动画模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，路径动画模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，路径动画模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，路径动画模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，路径动画模型加载的模型不可以...
模型加载器
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，模型加载器加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，模型加载器加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，模型加载器加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，模型加载器加载的模型不可以进行深度...
路径动画模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，路径动画模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，路径动画模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，路径动画模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，路径动画模型加载的模型不可以...
通用联邦学习模板
目前联邦学习模型可以选择XGBoost、Logistic Regression、DNN等。step 6 模型评估：使用各种评估指标和技术对模型进行评估，用户可以自行使用交叉验证等方法，测试不同数据集的混淆矩阵、AUC、KS等各项指标。详见组件说明。三、名词解释 ...
任务管理
保存后的模型可以在模型管理中查看，详细信息请参见 联邦模型管理。说明 对模型进行命名时，不能与已有的模型名称重名。保存预处理规则 当执行结果中产出了预处理规则时，支持保存预处理规则。单击 保存，对预处理规则命名后，即可保存该预...
模型训练
通常一个模型可以拆分为多个细分的节点任务，通过节点任务的前后编排来最终实现模型预期效果。因此，在建模之前，建议您先拆分模型并规划好细分的节点任务。通常建议一个节点完成一个最简单的任务。根据规划，拖入并配置对应的组件。在左侧...
数据模型架构规范
良好的数据模型可以帮助我们更好地存储数据，更有效率地获取数据，保证数据间的一致性。模型设计的基本原则 高内聚和低耦合 一个逻辑和物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循最基本的软件设计方法论中的高内聚和低耦合原则。主要从数据...
领域模型概述
因此发布订阅模型可以实现一对多通信。传输模型对比 点对点模型和发布订阅模型各有优势，点对点模型更为简单，而发布订阅模型的扩展性更高。云消息队列 RocketMQ 版 使用的传输模型为发布订阅模型，因此也具有发布订阅模型的特点。
我是企业用户
属性列表中唯一标识，只支持一种属性进行勾选，不存在多种属性都具有唯一标识的情况：除了对系统中已有数据模型操作外，单击 新建模型 可以创建新的数据模型，如果数据模型以及模型定义的数据不再使用，可以对已有数据模型进行删除：资产...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
大语言模型可以在对话过程中直接学习到比较简单的知识，请您根据自己的需求选择是否训练。当前快速开始支持的训练方式基于 LoRA。LoRA训练相较于其他训练方式（如SFT等）会显著降低训练成本和时间。直接部署模型 登录 PAI控制台，在左侧...
研发过程代码与平台模型的双向联动
通过IDE插件，快速提交代码中模型变更到平台：本地通过步骤11新增或修改的 代码反映模型 可以通过IDE插件快速扫描提交到平台。具体操作，请参见 在Tool Window扫描本地模型。通过以上步骤普通的平台模型的变更同步到代码，以及代码侧的变更...
Prompt最佳实践
减少误解：通过样例，模型可以更准确地把握用户的意图，减少对指令的误解。提高一致性：样例确保了输出的一致性，使得模型生成的回答遵循相同的格式和风格。简化指令：有时候，一个简单的样例比复杂的指令更容易被模型理解和执行。无任务样...
简单权限模型的使用
移除用户组 在Hologres中，如果您需要将某个用户从某个DB的某个用户组中移除，使用简单权限模型可以使用如下方式：使用管理控制台移除用户组 您可以在 Hologres管理控制台 使用可视化方式将用户从某个用户组移除，详情请参见 DB管理。...
服务部署：EASCMD或DSW
DSW部署 由于 DSW 已预置EASCMD客户端，因此使用 DSW 训练的模型可以直接部署为在线服务。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已完成以下准备工作。已获得训练好的模型。已获取阿里云账户的AccessKey ID和AccessKey Secret，详情请参见 ...
命令行工具详情
deployed-model-name 调用模型 千问系列定制模型可以通过命令行调用 dashscope generation.call-m the-deployed-model-name-p '用土豆，鸡块，做一个土豆炖鸡块' 输出 {"text":"材料：土豆1个，鸡块500克，青椒1个，红椒1个，葱，姜，蒜...
命令行工具详情
deployed-model-name 调用模型 千问系列定制模型可以通过命令行调用 dashscope generation.call-m the-deployed-model-name-p '用土豆，鸡块，做一个土豆炖鸡块' 输出 {"text":"材料：土豆1个，鸡块500克，青椒1个，红椒1个，葱，姜，蒜...
DSW支持R语言
DSW实例集成了开源JupyterLab，您可以在DSW实例中通过Conda的方式安装R Kernel，即可在Notebook中运行R脚本来训练模型。本文为您介绍如何在DSW实例中安装R Kernel。前提条件 已创建DSW实例，详情请参见 创建DSW实例。操作步骤 进入DSW开发...
使用Megatron-Deepspeed训练GPT-2并生成文本
该模型可以生成连贯的文本段落，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。GPT-2模型尤其在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。GPT-2模型由...
Llama2-7B基于DSW的全参数微调训练
7B的模型可以使用A10或GU30机型。额外系统盘 选择50 GB。单击 部署，等待一段时间即可完成模型部署。当 模型状态 为 运行中 时，服务部署成功。步骤七：启动WebUI进行模型推理 单击目标服务的 服务方式 列下的 查看Web应用。在WebUI页面...
Mixtral-8x7B稀疏大模型最佳实践
本方案旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏智算平台，实现稀疏大语言模型Mixtral的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理和在线服务部署等完整的开发流程。以Mixtral-8x7B模型为例，为您详细介绍该方案的开发流程。前提条件 本方案以...
通义千问Qwen全托管灵骏最佳实践
本方案旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏智算平台，实现大语言模型（Qwen-7B、Qwen-14B和Qwen-72B）的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理和在线服务部署等完整的开发流程。以Qwen-7B模型为例，为您详细介绍该方案的开发流程。...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观地理解为“字”或“词”。对于中文，一个token对应1.8到2个汉字，例如“通义千问大语言模型”，转换为token后为：["通",...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观地理解为“字”或“词”。对于中文，一个token平均对应1.8到2个汉字，例如“通义千问大语言模型”，转换成token后为：["通...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
output":"He's gone,and all our plans\r Are useless indeed.\r We'll walk no more on Cotswold\r Where the sheep feed\r Quietly and take no heed.\r His body that was so quick\r Is not as you\r Knew it,on Severn river\r ...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
边缘应用开发手册
边缘应用对接服务模型，可以参考IoT公开链接：服务总线：服务提供的开发示例。3.2 边缘应用对接数据模型 具体对接可参考IoT公开链接：边缘应用数据总线对接。这里只补充说明一些需要关注的内容：通过本地系统环境变量获取appkey and ...
多模态检索解决方案
服务初始化接口-set_root_path POST代码示例 datas=json.dumps({"function_name":"set_root_path","function_params":{"root_path":"oss:/examplebucket/ljh-xiaoling/da_test/",},})POST返回示例（请求成功）{"request_id":"b576c16e-7fe2...
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