swing训练
通过MaxCompute客户端的Tunnel命令将训练数据集和测试数据集分别上传至MaxCompute的表1和表2，再将 读数据表-1 和 读数据表-2 的表名参数分别配置为表1和表2。关于MaxCompute客户端的安装及配置请参见 使用本地客户端（odpscmd）连接，关于...
配置训练数据和代码
本文介绍如何在AI开发控制台配置训练用的数据集和代码。前提条件 已创建ACK Pro版集群。ACK Pro版集群已安装云原生AI套件的 开发控制台 和 调度组件，且集群Kubernetes版本不低于1.20。集群管理员在 RAM控制台 创建子账号（即RAM用户），并...
数据集组合：多数据集组合分析，灵活适配业务需求
用数据集组合搭建图表 从订单信息中选择 订单日期、订单金额；从物流信息表中选择 运输成本。订单日期为 关联字段，当被拖入分析后，辅助数据集对应的关联按钮将 自动打开；系统将会根据打开关联关系的字段进行 关联计算。单击 更新，系统...
概述
训练数据集用于模型训练，测试数据集用于预测。创建机器学习模型，并通过MaxCompute提供的预测模型函数进行预测。通过MaxCompute提供的评估模型函数评估预测结果的准确性。快速使用示例请参见 快速入门。支持的机器学习模型 MaxCompute ...
数据集加速器概述
在机器学习训练场景下，通过对客户训练的数据集进行预分析和处理，为各种云原生的训练引擎提供统一的数据集访问加速方案，最终提升整体训练效率。架构图 数据集加速器的架构图如下：使用限制 在使用数据集加速器之前，请您先了解以下使用...
基本概念
用户可以以数据集的维度进行批量数据的上传、浏览、标注及模型的训练。样本 自学习平台的样本特指用于训练或验证平台定制模型的精度性能的，来自用户实际需求场景的图像数据文件。算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择...
Quick BI添加组织成员时用户类型的作用
如果您添加的账号，在群空间内只是查看数据，或者可视化报表搭建，不会涉及到数据源或者数据集模型搭建的工作，可以设置为分析师。如果您添加的账号，只需要查看数据，不会进行任何编辑操作，可以设置为阅览者。更多信息 管理工作空间成员...
使用EasyASR进行语音分类
您可以根据需求，将数据集划分为训练集和评测集，本文在此仅给出一个简单的示例。在Terminal中输入以下命令，以评估模型精准度。easyasr_eval-config_file='w2lplus_cls.py'-checkpoint='model_dir/model.ckpt-100'-num_audio_features=80-...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
如果您希望以零代码的方式在PAI上完成Llama2系列大语言模型的训练和推理，您可以使用快速开始的一键部署，快速启动Llama2系列模型的在线推理服务，并通过WebUI和API两种方式调用，或者使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，实现定制...
部署及微调Stable Diffusion V1.5模型实现文生图
更新训练数据集，具体操作，请参见 微调训练模型。超参数配置 training_method 使用默认配置：lora，其他参数保持不变。训练设置 配置 输出路径 为OSS Bucket路径。单击 训练。页面自动跳转到 任务详情 页面。训练任务运行成功后，您可以在...
使用EasyASR进行语音识别
您可以根据需求，将数据集划分为训练集和评测集，本文在此仅给出一个简单的示例。在Terminal中输入以下命令，以评估模型精准度。easyasr_eval-config_file='w2lplus-small.py'-checkpoint='model_dir/model.ckpt-1000'-vocab_file='...
什么是集群极速部署工具FastGPU
例如，使用FastGPU完成一项训练任务：在用户起始状态阶段：将训练数据集上传到对象存储OSS中，并创建一台ECS实例（作为开发主机）存放训练代码。在FastGPU即刻构建计算任务阶段：在开发主机上通过FastGPU一键部署集群，创建出任务所需的...
用户窃电识别
② 将数据集按照 8:2 拆分为训练数据集和预测数据集。③ 通过 逻辑回归二分类 组件对训练数据集进行回归建模。本工作流的 训练特征列 为 power_usage_decline_level、line_loss_rate 及 warning_num，目标列为 is_theft。④ 通过 预测 组件...
Kohya使用方法与实践案例
不同的模型具有不同的侧重点，不同模型有各自的特色与适用领域，需要针对性地采用不同的训练数据集及训练策略来培养。其中，LoRA是一种轻量化的模型微调训练方法，在原大模型的基础上对模型微调，生成特定的角色或画风。LoRA模型训练方式...
MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践
步骤一：准备数据 本方案使用经过特征工程处理过的银行客户认购产品预测数据集，参考以下操作步骤准备训练数据集和测试数据集：通过MaxCompute客户端执行以下SQL命令，分别创建表bank_train_data和bank_test_data。关于MaxCompute客户端的...
参数配置指导
None NA 预训练数据集文件路径-data-dir str 否 None NA 微调数据集文件夹路径-data-name str 是 None NA 微调数据集文件名 常规训练设置：模型参数 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述-pretrained-model-name-or-path str 是 ...
用户增长插件（2.0）概述
智能圈选人群 在使用智能圈选人群之前，您可以参考 策略训练任务数据说明 来准备训练数据集和预测数据集。创建策略训练任务对人群数据进行模型训练，创建人群圈选任务对计划触达的人群进行筛选和过滤。管理人群 您可以通过人群管理，对智能...
部署及微调Llama-3系列模型
获取模型的微调训练算法 est=model.get_estimator()#获取PAI提供的公共读数据和预训练模型 training_inputs=model.get_estimator_inputs()#使用用户自定义数据#training_inputs.update(#{#"train":"<训练数据集OSS或是本地路径>",#...
部署及微调Qwen1.5系列模型
获取模型的微调训练算法 est=model.get_estimator()#获取PAI提供的公共读数据和预训练模型 training_inputs=model.get_estimator_inputs()#使用用户自定义数据#training_inputs.update(#{#"train":"<训练数据集OSS或是本地路径>",#...
数据集组合
使用数据集组合搭建图表 以在 仪表板 使用数据集组合搭建图表为例。选择数据集组合，拖入字段。本例中，选择 销售订单数据 集。在字段标签页，双击或拖动主数据集（订单数据）中的 区域 字段到 类别轴/维度 区域。双击或拖动主数据集（订单...
发电场输出电力预测
② 将数据集按照8:2拆分为训练数据集和预测数据集。③ 通过 线性回归 组件进行回归建模。④ 通过 预测 组件预测该模型在预测数据集上的效果，并通过 回归模型评估 组件评估该模型预测的准确性。运行工作流并查看输出结果。单击画布上方的 ...
功能特性
自学习工具从模型新建、模型训练、模型部署三个视角帮助用户实现应用上的闭环，具体表现为工作区管理、数据标注和数据集管理训练、测试集管理、模型部署和模型管理五大功能模块。面向业务场景的工作区管理 积累深厚的行业AI视觉模型 基于...
评分卡信用评分
区域 描述 ① 将输入数据集拆分为训练数据集和预测数据集。② 分箱 组件类似于One-Hot编码，可以根据数据分布将数据映射为高维度特征。以 age 字段为例，分箱 组件可以根据数据在不同区间的分布进行分箱操作。工作流运行完成后，您可以右键...
什么是AutoML
为了选出最优组合，最简单的方式是在同一个训练数据集上，把A，B的6种值的组合分别用于模型训练，然后比较模型在同一组测试数据集上的效果，选出效果最好的模型所用的超参组合。AutoML HPO介绍 受模型超参数量、每个超参的数据类型和值域...
用户流失预警风控
③ 将数据分为训练数据集和预测数据集。因为某用户只有流失与不流失两种可能性，所以用户流失预警属于二分类问题，可以使用二分类算法进行处理。④ 使用 二分类评估 组件进行模型验证，可以通过AUC、KS及F1Score等指标评估模型效果。运行...
使用AIACC-Training TensorFlow版
对数据集做shard的注意事项 由于AIACC-Training是由多个进程启动同一份训练代码，因此您需要对数据集做数据集切分为子数据集，使每个进程处理与训练不同的子数据集。TensorFlow为 tf.data.Dataset 类提供了自动切分数据的 shard()接口，您...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
inputs["train"]=train_data_uri#training_inputs["validation"]=validation_data_uri 您可以参考以上的训练数据格式准备数据，然后将 train 和 validation 输入替换为自己的训练和验证数据集，即可轻松得提交模型微调训练作业。...
离线调度
步骤一：准备数据集 本工作流训练数据集包括2016年09月19日和2016年09月20日的历史数据，针对2016年09月21日的数据进行预测，使用MaxCompute分区表。数据集的具体字段如下。字段名 类型 描述 id STRING 广告的唯一标识。age DOUBLE 广告...
Mixtral-8x7B稀疏大模型最佳实践
模型参数量 全参数训练资源 推理资源（最低）Megatron训练模型切片 7B，8experts 2台8*gu7xf、gu7ef 4*V100-32G、4*A10-22G TP2、PP1 已创建阿里云文件存储（通用型NAS）类型的数据集，用于存储训练所需的文件和结果文件。默认挂载路径配置...
心脏病预测
③ 模型训练和预测：使用 拆分 组件将数据集按照7:3分为训练数据集和预测数据集。使用 逻辑回归二分类 组件训练模型。说明 如果您需要导出PMML模型文件，在该组件的 字段设置 页签，需要选中 是否生成PMML 复选框。然后单击空白画布，在该...
MNIST案例
本文为您提供使用TensorFlow对MNIST数据集进行训练的相关代码、训练数据及测试数据下载地址。执行代码下载 训练数据下载 测试数据下载 说明 需要将下载的三个文件上传至OSS同一目录。
通义千问Qwen全托管灵骏最佳实践
7B 8*gu7xf、gu7ef 1*V100-32G、1*A10-22G TP1、PP1 14B 8*gu7xf、gu7ef 2*V100-32G、2*A10-22G TP2、PP1 72B（4*8）*gu7xf、gu7ef 6*V100-32G、2*gu7xf TP8、PP2 已创建阿里云文件存储（通用型NAS）类型的数据集，用于存储训练所需的文件...
快速入门
操作流程 初次使用阿里云视觉智能开放平台自学习工具时，您可以根据以下流程进行操作：步骤一：新建工作区 步骤二：创建数据集 步骤三：模型训练及评估 步骤四：发布服务 步骤一：新建工作区 登录 视觉智能开放平台控制台。在左侧导航栏...
基于eRDMA增强型实例部署AI训练集群
搭建本集群环境需要创建两台ECS实例，实例配置示例如下：规格：ecs.ebmgn7ex.32xlarge 实例私网IP地址：实例A：172.20.20.145 实例B：172.20.20.143 步骤二：搭建环境 您可以通过以下两种方式来搭建AI训练的环境。方式1 通过ECS实例启动AI...
图像内容风控解决方案
将原始图片分为训练数据集和测试数据集，分别上传至已创建的OSS Bucket。关于如何将文件上传至OSS，请参见 上传文件。利用PAI数据集管理将原始数据扫描生成.manifest 索引文件，详情请参见 创建数据集：扫描文件夹创建数据集。通过 iTAG ...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
创建推理机器学习任务 训练航班延误预测任务 本操作通过回归算法训练一个监督机器学习任务，使用Kibana自带的样例数据Sample flight data，该数据集为虚构的航班数据，通过回归算法根据历史数据训练航班延误时间的任务。预测任务可以为航空...
模型配置
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集、商品标签数据集的数据要求与...
模型配置
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集的数据要求与一般数据集有所不同，请参见 行为数据...
应用实践：Transformer模型训练加速
基于Pretrainer代码模版的Megatron模型预训练 黑盒化加速：加速微调Huggingface模型 将您的数据集注册进HuggingFace，或查找使用已有的数据集，后续通过-dataset-name 开关传递给Rapidformer。操作详情请参见 注册Huggingface数据集、查询...
缺失值填充
由于许多机器学习算法需要输入完整的数据集进行训练，所以在数据集中存在缺失值会对模型的训练和性能产生影响。因此，需要对缺失值进行填充，以便于联邦学习算法的处理。组件截图 二、参数说明 对于字符型特征和数值型特征，分别对应不同的...
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