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='...
错误响应
当您使用文件处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文件处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,The parameter OctreeOption is ...
错误响应
当您使用文档处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文档处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
错误响应
当您使用媒体处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 媒体处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
API详情
必选 描述 job_name String Body 否 自定义任务名称，缺失该参数时，会使用自动生成的任务id替代 training_file_ids Array Body 是 训练集文件列表。validation_file_ids Array Body 否 验证集文件列表。model String Body 是 用于定制的...
入门概述
数据准备与预处理 对原始数据进行预处理，生成模型训练集和模型预测集。数据可视化 对源数据或中间结果数据进行可视化处理，以获取数据分析结果。算法建模 使用符合业务场景的算法组件，加上预处理后的数据训练集进行算法建模。评估模型 ...
用户流失预警风控
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。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 ...
什么是自动驾驶开发平台
应用场景（一）在阿里云上快速构建自动驾驶研发需要的数据闭环 利用阿里云的高性能和高弹性，在云上构建自动驾驶研发所需的数据处理、检索、训练集构建、仿真评测最终产出算法包OTA至车端。能够解决的问题如下 海量非结构化数据快速预处理 ...
基本概念
训练数据 训练集支持多轮/单轮训练数据构建，评测集可用于模型的评测，支持在线编辑与版本管理。应用中心 我的应用 应用是阿里云百炼平台输出大模型能力的最小单位。创建应用后，通过对应的PaaS接口即可调用大模型能力，可在应用管理中管理...
文本内容风控解决方案
操作流程 基于阿里云 PAI 平台，构建文本内容风控解决方案的流程如下：准备数据 基于 iTAG 进行原始数据标注，然后将获得的训练集和测试集上传到数据仓库MaxCompute中，用于后续的模型训练。构建文本分类模型 在可视化建模平台 Designer 中...
逻辑回归
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
LightGBM
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
机器阅读理解训练
您可以使用该组件训练机器阅读理解模型，针对给定的文档及问题，进行快速理解与问答，实现基于文档的智能问答。本文为您介绍该组件的参数配置与使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）...
创建训练任务
健康检测 在 资源配置 区域，打开 健康检测 开关，健康检测会对参与训练的资源进行全面检测，自动隔离故障节点，并触发后台自动化运维流程，有效减少任务训练初期遇到问题的可能性，提升训练成功率。具体操作，请参见 SanityCheck：算力...
K近邻
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
支持向量机
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
部署及微调Qwen1.5系列模型
训练算法支持使用JSON格式输入，每条数据由问题、答案组成，分别用"instruction"、"output"字段表示，例如：[{"instruction":"写一首以“寓居夜感”为题的诗：","output":"独坐晚凉侵，客窗秋意深。风沙疑化雾，夜气欲成霖。家务劳人倦，浓...
工作原理
训练集的时间长度需大于12天，因为模型训练任务需要历史一周的数据做为特征工程的前提条件；验证集长度需大于3天，因为需要三天的数据给出验证报告，更好地说明模型的拟合程度、鲁棒性以及表现水平。特征工程：包括同环比特征、平移特征、...
结果字段说明
statistic.train_data_meta.train_anomaly_num 该实体下训练集的异常点个数。statistic.train_data_meta.train_data_length 该实体下训练集的长度。statistic.evaluation_data_meta.evaluation_anomaly_num 该实体下验证集的异常点个数。...
功能发布记录
详见右侧相关文档 2020-07-09 裁判文书解析服务使用教程 2020年6月 项目类型 功能名称 功能描述 发布时间 相关文档 实体抽取/简历抽取 支持增量训练 实体抽取与简历抽取模型支持增量训练，模型迭代更高效快捷 2020-06-18/所有 文档解析与...
LightGBM算法
automl_column 自动调参用来区别训练集和开发集的列名。使用时需要指定 automl_column 和 automl_test_tag，建议 automl_train_tag 的数据数量比 automl_test_tag 的数据数量多4～9倍。说明 当设置 automl_column 参数值后，会开启自动搜索...
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...
JindoFS实战演示
Fluid+JindoFS对HDFS上的数据进行训练加速 Fluid+JindoFS对HDFS上的数据进行训练加速 2021-07-13 在AI训练场景中处理HDFS数据面临很多问题，例如计算存储分离，数据读取性能较差，无法满足AI训练作业的IO性能、很多深度学习训练框架并不...
FeatureStore概述
共享新旧特征 当算法或BI研发出一组新的用户特征/物品特征的时候，可以设计新的ModelFeature关联训练集需要的新旧特征，通过FeatureStore SDK导出样本供离线训练，也可以通过FeatureStore SDK发布到线上存储供线上服务使用。当多个模型引用...
智能文创解决方案
阿里云PAI提供智能文创解决方案，帮助您快速搭建囊括模型离线训练、离线预测和在线部署的端到端全链路构建流程。旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息，实现各类文本生成任务，包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案...
用户增长插件（2.0）概述
如果您有任何与1.0版本相关的问题，请联系您的商务经理进行处理。功能概述 用户增长插件（2.0）为您提供了以下核心功能：支持您通过PAI控制台，一站式进行创建并管理运营活动计划。为您提供 智能圈选人群 与 手动圈选人群 两种人群圈选方式...
数据集管理
已建训练集查看界面如下图：训练集搜索、下载与删除 进入智能对话分析系统后，选择 智能工具>语义模型训练工具>数据集管理>训练集，进入训练集编辑查看界面；根据实际业务需求，点击“搜索、下载或删除”按钮完成训练集的搜索、下载或删除...
人物形象训练API详情
处理方式 400 InvalidParameter Missing training files 参数错误，缺少参数或者参数格式问题等 根据错误信息，修正您的参数 400 UnsupportedOperation The fine-tune job can not be deleted because it is succeeded,failed or canceled ...
人物形象训练API详情
处理方式 400 InvalidParameter Missing training files 参数错误，缺少参数或者参数格式问题等 根据错误信息，修正您的参数 400 UnsupportedOperation The fine-tune job can not be deleted because it is succeeded,failed or canceled ...
OSS存储读写分离最佳实践
该示例为一个简单的深度学习模型训练，业务通过只读OSS存储卷从OSS的/data-dir目录中读取训练集，并通过OSS SDK将checkpoint写入OSS的/log-dir目录。通过ossfs实现读写 参考以下模板部署手写图像识别训练应用。该应用使用简单的Python编写...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
它的独特之处在于对于每个Token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，并且将其输出累加组合，因此虽然Mixtral-8x7B拥有总共47B的参数，但每个Token实际上只使用13B的活跃参数，推理速度与参数规模为13B的模型相当。Mixtral-8x7B...
机器阅读理解解决方案
步骤一：准备数据 将训练数据集和验证数据集上传到OSS Bucket中，用于后续的机器阅读理解模型训练和预测。步骤二：构建机器阅读理解模型 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解训练组件，基于海量大数据语料预训练获得的NLP预训练模型，...
API概览
智能任务 智能任务 数字人训练 数字人训练 CreateAvatarTrainingJob 创建和初始化数字人训练任务 本接口用于创建数字人训练任务，配置数字人基础信息与训练所需要的素材信息等。注意：本接口仅用于初始化训练任务相关信息，并不会提交训练...
标注模板说明
Vision-LLM主要用于处理与语言和视觉相关的任务，如图像描述生成、视觉问答和视觉推理等。与传统的NLP模型只关注文本特征不同，Vision-LLM能够同时捕捉到图像和文本之间的联系，从而在视觉理解和语言理解方面有更好的表现。Vision-LLM有着...
训练数据
训练集和评测集是训练提升及评估模型效果的重要数据，可通过此处统一管理训练集和评测集。上传训练集 点击上传数据集，下载模板（数据集模板/评测集模板）并再上传数据内容，点击完成。上传完成后，在列表中查看对应的数据，用户模型训练...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
预训练大语言模型面对来自于模型规模和数据规模的多重挑战，为了解决这些问题，PAI提供了在 DLC 上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程，帮助您在 DLC ...
心脏病预测
在工作空间页面的左侧导航栏选择 模型开发与训练>可视化建模（Designer），进入Designer页面。构建工作流。在 Designer 页面，单击 预置模板 页签。在模板列表的 心脏病预测案例 区域，单击 创建。在 新建工作流 对话框，配置参数（可以...
LLM大语言模型端到端链路：数据处理+模型训练+模型...
数据集 输入的训练数据需遵循问答对格式，包含以下两个字段：instruction：问题字段。output：答案字段。示例如下：如果您的数据字段名不符合要求，可以提前通过自定义SQL脚本等方式进行预处理。如果您的数据直接来自互联网，可能存在数据...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
说明 如果数据量比较大，还需要考虑训练的时间问题，训练时间会随着数据量的增加而增加。数据量比较大时建议选择较小的比例进行训练，例如50%或者更低的比例，然后不断地进行矫正，直到得到合适的正确率。单击 继续，配置 其他选项。设置 ...
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