基于Kubeflow的Training示例
cd default-strategy-estimator-volume-pvc-6cd2979e-f925-45b7-8c25-ce67e12e2f03 说明 default-strategy-estimator-volume-pvc-6cd2979e-f925-45b7-8c25-ce67e12e2f03 需要替换为您实际生成的目录。执行以下命令，进入 master 目录。cd ...
ack-node-repairer
当Node Problem Detector（简称NPD）组件检测到节点上的故障并生成节点的事件（Event）或者Condition上报给集群时，ACK的自愈系统（ACK Node Repairer）会监听每个节点上的新故障事件，并根据配置对故障节点进行相应的修复操作。...
GPU实例FAQ
其中导致AI/GPU应用启动耗时过长的常见原因是加载模型耗时过长，导致WebServer启动超时。解决方案：不要在应用启动时从公网动态加载模型，建议将模型放置在镜像中，或者文件存储NAS中，就近加载模型。将模型初始化放置在/initialize 方法中...
GPU实例FAQ
其中导致AI/GPU应用启动耗时过长的常见原因是加载模型耗时过长，导致WebServer启动超时。解决方案：不要在应用启动时从公网动态加载模型，建议将模型放置在镜像中，或者文件存储NAS中，就近加载模型。将模型初始化放置在/initialize 方法中...
CreateModelVersion-创建模型版本
为指定模型新增版本。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求语法 POST/api/v1/models/{ModelId}/...
ListModelVersions-获取模型版本列表
获取模型版本列表。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求语法 GET/api/v1/models/{ModelId}/...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
超参数 类型 默认值 是否必须 描述 learning_rate Float 1e-05 是 学习率，用于控制模型权重，调整幅度。num_train_epochs Int 5 是 训练数据集被重复使用的次数。per_device_train_batch_size Int 4 是 每个GPU在一次训练迭代中处理的样本...
快速开始
以下是四个常见的大模型应用场景：直接调用模型 模型训练 创建智能体API 创建RAG应用 直接调用模型 模型体验中心 您可以单击左侧边栏的 模型中心-模型服务-模型体验中心，选择1-3个模型进行测试，体验模型的问答效果。模型广场 您可以进入 ...
涂鸦作画API详情
PENDING request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 请求示例 以下示例展示通过CURL命令来调用本模型的脚本 说明 需要使用您的API-KEY替换示例中的 your-dashscope-api-key，代码才能正常运行。...
涂鸦作画API详情
PENDING request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 请求示例 以下示例展示通过CURL命令来调用本模型的脚本 说明 需要使用您的API-KEY替换示例中的 your-dashscope-api-key，代码才能正常运行。...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
seq-length 2048 \-max-position-embeddings 2048 \-train-iters 100 \-lr 2.0e-4 \-min-lr 2.0e-4 \-vocab-file/mnt/data/gpt2-vocab.json \-merge-file/mnt/data/gpt2-merges.txt \-data-path/mnt/data/enwiki-20230526-pages-articles \...
文本生成图像API详情
通义万相 说明 支持的领域/任务：aigc/文生图 通义万相-文本生成图像是基于自研的Composer组合生成框架的AI绘画创作大模型，能够根据用户输入的文字内容，生成符合语义描述的多样化风格的图像。通过知识重组与可变维度扩散模型，加速收敛并...
设备使用物模型通信
开发语言 Link SDK使用示例 C Link SDK Extended 物模型开发 C（v4.x）物模型使用 C（v3.x）物模型编程 Android 物模型开发 Java 物模型开发 Python 物模型通信 Node.js 物模型开发 iOS 不支持 物模型通信流程 重要 下述设备与物联网平台...
常见问题
本文汇总了StarRocks使用时的常见问题。业务测试评估 硬件资源有什么要求？软件配置有什么要求？数据模型和表定义 生产环境下的副本数应该设置为多少？如何分区？如何分桶？如何设计排序键？如何合理的选择数据类型？数据导入常见问题 业务...
模型评测
快速开始预置了多种LLM预训练...公开数据集评测：使用开源的各领域评测数据集，对LLM模型进行综合能力评估，例如数学能力、代码能力等，值越大，模型越好，这种评测方式是LLM领域最常见的评测方式。PAI正在跟随业界逐步接入更多公开评测集。
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...
获取训练模型
\"top1准确率\",\"value\":100.0},{\"id\":\"TOP5_ACC\",\"name\":\"top5准确率\",\"value\":100.0}]"} } 错误码 关于获取训练模型的错误码，详情请参见 常见错误码。安全声明 请确保上传的图片或文件来源符合相应的法律法规。通过体验调试...
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...
Llama3-8B大模型微调训练
本文以Llama-3-8B-Instruct模型为例，为您介绍如何在DSW中对Llama3大模型进行参数微调训练，以使模型更好地理解和适应特定的任务，提高模型在指定任务上的表现和性能。背景信息 Llama3是Meta于2024年4月开放的Llama系列的最新模型。基于...
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...
API详情
通义千问Audio 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问Audio是阿里云研发的大规模音频语言模型。通义千问Audio可以以多种音频(包括说话人语音、自然音、音乐、歌声）和文本作为输入，并以文本作为输出。通义千问Audio模型的特点包括：1、全...
开发Link Visual的功能介绍
本文档主要介绍Link Visual的常用功能在控制台上定义的物模型，以及设备端与App端的工作流程。直播功能开发 直播视频支持H264/H265，音频支持G711A/AAC_LC。采用RTMP云转+P2P混合方式，在保证直播稳定性的同时降低成本。开发直播功能时，您...
API详情
通义千问Audio 说明 支持的领域/任务：aigc 通义千问Audio是阿里云研发的大规模音频语言模型。通义千问Audio可以以多种音频(包括说话人语音、自然音、音乐、歌声）和文本作为输入，并以文本作为输出。通义千问Audio模型的特点包括：1、全...
实时语音识别API详情
常见的视频直播场景一般采用16kHz及以上的采样率进行声音采集，用户可选择paraformer-realtime-v1模型进行中英文语音识别。在电话客服场景一般采用8kHz进行声音采集，用户应选择paraformer-realtime-8k-v1模型进行语音识别以获得更佳的效果...
实时语音识别API详情
常见的视频直播场景一般采用16kHz及以上的采样率进行声音采集，用户可选择paraformer-realtime-v1模型进行中英文语音识别。在电话客服场景一般采用8kHz进行声音采集，用户应选择paraformer-realtime-8k-v1模型进行语音识别以获得更佳的效果...
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)
常见问题
本文列举了阿里云 表格存储 的常见问题，帮助您快速了解 表格存储。一般性常见问题 什么是 表格存储？表格存储 面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的IoTstore解决方案。适用于海量账单、IM...
高阶使用
本文通过示例为您介绍E-MapReduce中的Flume组件，如何配置拦截器（Interceptor）、Channel选择器（Channel Selector）和Sink组逻辑处理器（Sink Processor）。拦截器 拦截器的位置在Source和Channel之间，用于修改或丢弃Event。拦截图示意...
录音文件识别API详情
常见的音频或音视频文件一般采用16kHz及以上的采样率进行录制，可选择paraformer-v1模型进行中英文语音识别，或选择paraformer-MTL-v1模型对超过20种语言及中文方言进行语音识别。当明确知道需要识别的语音是中英文时，选择paraformer-v1...
录音文件识别API详情
常见的音频或音视频文件一般采用16kHz及以上的采样率进行录制，可选择paraformer-v1模型进行中英文语音识别，或选择paraformer-MTL-v1模型对超过20种语言及中文方言进行语音识别。当明确知道需要识别的语音是中英文时，选择paraformer-v1...
同步接口API详情
12 request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 java sdk输出字段考虑兼容性为double类型，可以按照模型输出类型转换为对应精度数据。HTTP调用 说明 本模型还可通过HTTP的方式进行调用，以适用更灵活的...
同步接口API详情
12 request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 java sdk输出字段考虑兼容性为double类型，可以按照模型输出类型转换为对应精度数据。HTTP调用 说明 本模型还可通过HTTP的方式进行调用，以适用更灵活的...
Llama2-7B基于DSW的全参数微调训练
本方案选择：ecs.gn7e-c16g1.4xlarge。镜像选择：建议使用Python3.9及以上版本。本方案在 官方镜像 中选择 pytorch:1.12-gpu-py39-cu113-ubuntu20.04。创建OSS Bucket存储空间和目录，用来存放训练获得的模型文件。具体操作，请参见 控制台...
概述
E-MapReduce增强型Druid E-MapReduce Druid基于Apache Druid做了大量的改进，包括与E-MapReduce和阿里云周边生态的集成、方便的监控与运维支持、易用的产品接口等，实现即买即用和7*24免运维。E-MapReduce Druid目前支持的特性如下所示：...
搭建Alpaca-LoRa
通过DataCache提前拉取llama-7b-hf模型数据和alpaca-lora-7b权重数据，然后在创建Alpaca-LoRa应用Pod时直接挂载模型和权重数据，可以免去在Pod中拉取数据的等待时间，加速Apache-LoRa启动过程。背景信息 Alpaca-LoRa是一种使用Lora技术在...
服务部署：EASCMD或DSW
获得训练好的模型后，您可以使用 EAS 的命令行方式快速将其部署为模型在线服务。本文为您介绍如何使用EASCMD或DSW方式部署服务。背景信息 EAS 支持以下两种命令行部署方式。本地客户端（EASCMD）部署 通过客户端工具EASCMD，您可以在自己的...
常见问题
airflow users add-role-r Admin-u说明为您在E-MapReduce控制台通过 用户管理 模块添加的用户名。如何修改时区配置？默认时区配置使用IANA time zone方式。默认时区配置为UTC，如果您需要修改时区，请按照以下步骤修改参数 default_...
Stable Diffusion AI绘画服务实例部署文档
import base64 def decode_image(txt_path,output_image_path):with open(txt_path,'r')as txt_file:encoded_image=txt_file.read()decoded_image=base64.b64decode(encoded_image)with open(output_image_path,'wb')as image_file:image_...
使用模型服务网格进行多模型推理服务
当您需要同时运行多个机器学习模型并进行推理时，可以使用模型服务网格部署和管理多模型推理服务。模型服务网格基于KServe ModelMesh实现，针对大容量、高密度和频繁变化的模型用例进行了优化，可以智能地将模型加载到内存中或从内存中卸载...
使用公共资源组
c8g1.2xlarge 8vcpu+31GB+1*T4 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8vcpu+32GB+1*V100 ecs.r6.2xlarge r6(8vcpu+64GB)ecs.r6.4xlarge r6(16vcpu+128GB)ecs.r6.6xlarge r6(24vcpu+192GB)ecs.r6.8xlarge r6(32vcpu+256GB)ecs.g7.2xlarge g7(8vcpu+32GB)...
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