TairVector性能白皮书
以下为不同数据集下，TairVector HNSW索引的“QPS-召回率”曲线，可以得出：在4个数据集下，HNSW索引都可以达到99%以上的召回率。相比较FLOAT32，FLOAT16数据类型的性能略有下降，但是幅度不大，二者表现非常接近。开启AUTO_GC功能后，查询...
模型训练
在训练模型这一步，您不需要关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就好了。这也是我们 NLP 自学习...如果您的分类问题为多标签分类问题，“预测的总样本数”与“所有类别的总样本数”可能不一样，所以精确率，召回率和F1 值就不一样。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型配置
因此，在后续的人群预测任务结果中，为了获得较高的准确率、召回率，建议您从中尽量选择人数较少的高购买概率用户作为预测用户，当需要选择更多人数的预测用户时，建议您参考模型验证结果中的准确率、召回率确定人数，具体方法将在 人群...
量化使用
Proxima 2.x开始支持converter，用于实现对数据做量化、归一化等功能。...对于某种向量检索算法而言，它的召回率指的是：对于某个query，它通过该算法召回的doc与通过暴力比对召回的doc之间的近似程度，召回率越高说明该检索算法越准确。
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
使用OpenAPI诊断工具进行故障排查
阿里云OpenAPI平台提供使用诊断工具。本文介绍如何使用OpenAPI诊断工具进行故障排查。您可以登录 OpenAPI使用诊断，输入完整的RequestID或SDK报错信息，然后...如果诊断工具仍未能解决您的问题，您可以参考 故障排除、常见问题 获取解决方案。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
监控服务概览
OpenAPI访问监控数据 OSS服务的相关监控指标数据可以通过云监控提供的OpenAPI访问，使用方法请参见：云监控SDK参考 访问监控数据 监控、诊断和故障排除 监控诊断和故障排除 通过详细介绍以下各个方面的内容帮助您更好地了解OSS服务的运行...
多分类评估
一、组件说明 多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC...
错误码
错误码 描述 故障排除指导 0 成功 无-1 通用错误 请根据示例Demo进行比对排查，调用逻辑是否正确。2 输入参数错误 请检查输入参数是否正确。3 输入的缓冲区大小不足 请检查输入参数缓冲区大小是否太小。4 请求数据长度过长 请检查输入参...
规格计算器
向量算法：可根据需求进行选择，目前支持三种算法：HNSW：基于图的向量检索算法，召回率极高且性能很好，内存及存储占用与Linear相当，在低维度和高维度向量数据集上均有很好的表现，适用于大多数向量检索场景。QC：基于量化聚类的向量检索...
横向多分类评估
一、组件说明 横向多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。支持使用单方或多方联合数据，评估横向多分类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。...
向量动态量化
背景介绍 量化（Quantization）是向量检索技术中一种常用的优化方法，通过一定程度的精度（召回率）损失，来换取性能的大幅度提升，以及内存占用（索引文件大小）大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在 新建...
模型管理
1.单模型详情 模型在产出的同时上传的数据会按照8:2的比例拆分为训练集和测试集 20%的...模型列表 呈现公有云平台上的所有模型，可对模型进行新增、删除、下载配置文件、查看等操作 展示单个模型的名称、状态、mAP值、精确率和召回率等信息
功能优势
高维向量数据的高准度和高性能 以典型的人脸512维向量为例，分析型数据库MySQL版向量分析提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间（RT）约束下99%的数据召回率；两亿向量1000 QPS、1秒 RT约束下99%的数据召回率。结构化和非结构化混合检索 ...
表指标
数据节点包含每秒请求数、请求耗时、获取返回字段耗时、返回结果数、向量召回率、向量索引查询耗时 指标项 含义 每秒请求数 每秒请求的次数 请求耗时 请求表数据所耗费的时间 获取返回字段耗时 获取返回字段所耗费的时间 返回结果数 返回...
向量介绍
内积度量的计算公式如下：向量检索算法的选择 向量检索算法 优势 劣势 场景 量化聚类（Quantized Clustering）CPU、内存资源占用较低 召回率较HNSW低 查询速度较HNSW慢 适用于亿级别数据集，对数据准确性和查询延迟要求不是非常高的场景 ...
错误码
错误码 描述 故障排除指导 07001 认证类型参数错误 检查IotAuthType参数是否设置正确，现支持：ID2：阿里云Link ID² 07002 IoT设备服务提供方参数错误 检查IotIdSource参数是否设置正确，现支持：1：开放平台。2：物联网平台。07003 IoT...
通用联邦学习模板
混淆矩阵：评估分类模型性能的一种重要工具，可以用来计算模型的准确率、精确率、召回率、F1得分等性能指标。其中，准确率指模型正确预测的样本数占总体样本数的比例；精确率指预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率指实际为正例的...
产品优势
高召回率 依靠阿里系海量特征数据沉淀，违规特征实时更新，召回率高。智能标签 优势 阿里云媒体处理 标签体系完善 综合优酷、土豆、UC等海外平台的PGC、UGC视频内容进行学习、训练，提供最全面的视频标签体系。多模态融合 提供视觉、文字、...
表格信息抽取
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确...
表格信息抽取
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确...
API概览
人工审核 接口 说明/green/image/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用图片人工审核功能。green/video/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用视频人工审核功能。green...
Gmail 投递帮助
Gmail发送者指南，请参考 文档。一、投递失败的原因 一般来说，投递失败会出于以下一种或多种原因：发送邮件...6、使用故障排除工具 如果按照本文中的指南进行操作后仍然遇到邮件传送问题，请尝试 对发件人的电子邮件传送问题进行故障排除。
AI任务概述
模型管理 模型评测 您可以通过Arena提交模型评测任务，对模型准确率、召回率等指标进行评测，查看或对比相应的评测结果。模型评测 模型分析优化 在模型正式部署前，您可以通过Arena提交模型性能分析和优化任务，使用Tensorflow Profiler，...
非结构化数据向量检索
说明 召回率的高低受多个参数影响，maximum_degree 的取值无法直接决定召回率的高低。ef_construct 否 100 HNSW算法的特定参数。取值范围：[maximum_degree,1000]。多数情况下，ef_construct 的取值越大，索引构建越慢，索引精度越高，召回...
长文档信息抽取
召回率：算法模型召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，有正确预测的字段个数/所有真实正确的字段个数。F值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常...
长文档信息抽取
召回率：算法模型召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，有正确预测的字段个数/所有真实正确的字段个数。F值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常...
车辆物流识别
驾驶证的总体准确率和召回率在95%以上。（示例图片信息已做脱敏处理，具体结果以API测试为准）车辆vin码识别 读光车辆识别代码（VIN）识别，用于进行车辆质检检查、车辆登记等场景。（示例图片信息已做脱敏处理，具体结果以API测试为准）面...
查看和运行SMC客户端
具体操作，请参见 故障排除。说明 如果您需要停止客户端迁移或修改客户端配置，可参考以下操作步骤退出SMC客户端。Linux Linux版本客户端默认在后台运行，可执行以下命令退出后台进程：./go2aliyun_client-abort Windows Windows版本客户端...
同义词
在现实生活中，相同语义的表述词汇往往有很多，而用户在检索的时候很难在一条 query 中将它们全部体现，所以识别和提供同义词检索显然可以获得更高的召回率。同义词功能主要是对查询词进行同义扩展，扩大召回和查询词同义的文档。例：...
基础向量检索
dimension 8-向量维度-topk 1-向量检索的 topk-job_mode train:build:seek:recall-指定检索任务模式，默认为 train:build:seek，加上 recall 能够计算本次检索的召回率-external_volume_name xxx_volume_name-用户提供的创建好的 volume on...
实例指标
SEARCHER-QUERY（数据节点-查询相关）指标项 含义 qps 数据节点查询qps totalLatency 数据节点查询耗时 fetchFieldsLatency 数据节点获取召回结果耗时 vectorSeekCount 向量检索seek doc数 vectorRecallRatio 向量检索召回率 ...
向量检索
此方式需要比较每一个向量，因此它的搜索速度较慢，但是召回率可以达到百分之百。欧氏距离、内积距离，余弦相似度三种距离相似度的精确检索使用方式如下：欧氏距离 SELECT ID,l2_distance(,array[1,2,3.N]:float4[])as score FROM...
数据节点（Searcher）指标
doc 数 matchDocSize Searcher 上第一阶段返回的 matchDoc 实际数量 totalFetchSummarySize Searcher 上取 summary 的数量 aitheta_seek_sount 向量索引seek的文档个数 aitheta_recall_ratio 向量索引的召回率 Searcher索引相关指标 名字 ...
模型评测
本文介绍如何对模型准确率、召回率等指标进行评测，并查看和对比模型评测结果。前提条件 已创建模型并关联相应的训练任务。具体操作，请参见 模型管理。已创建存储卷（PVC）。具体操作，请参见 通过控制台的方式使用NAS静态存储卷 或 通过...
向量索引的高级配置介绍
两者都配置的情况下，取两者的最大值 enable_recall_report 默认为true，开启 是否开启召回率指标汇报 is_embedding_saved 默认为false，不保存 是否保存原始向量。如果开启INT8/FP16量化且开启实时检索，务必开启该选项，否则会导致批次...
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