使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型
train_src#待上传的训练脚本目录|-requirements.txt#可选：训练作业的第三方包依赖 `-train.py#保存的训练作业脚本 提交训练作业 Estimator 支持用户使用本地的训练脚本，以指定的镜像在云上执行训练作业。训练作业脚本和命令 用户训练作业...
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...
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...
数据拆分
一、组件说明 在联邦学习任务中，数据拆分是将一份原始数据集分成训练集和测试集两个部分的过程。拆分数据集的目的是为了在训练模型时能够使用独立的数据集来评估模型的性能和泛化能力。训练集是模型用来学习的数据集，可以用于训练模型并...
模型调优
模型调优 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。...
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 ...
如何开启模型训练
视频介绍 定义 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型...
针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
调用配置包括起始时间（训练集开始时间）、结束时间（验证集的开始时间）、模型的训练集的结束时间（验证集的结束时间），三种时间关系如下图所示。步骤二：查看训练结果 任务运行一段时间后，您可以在模型训练任务列表中，单击目标任务，...
模型管理
查看模型详情 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%的测试集用作验证集对模型性能的优劣，在模型详情中会展示出整体的评估信息和单标签的评估信息。管理模型列表 您可以在 模型管理 页面查看已创建的模型...
联邦建模概述
联邦建模控制台是进行联邦学习的模型开发平台。服务对象为联邦模型的开发人员，如联邦算法工程师...典型的模型开发业务逻辑如下图所示，其中，离线样本生成的三种联邦表分别以训练集、验证集和测试集作为预处理、预处理应用和模型评估的输入。
针对无标签数据创建智能巡检任务
调用配置包括起始时间（训练集开始时间）、结束时间（验证集的开始时间）、模型的训练集的结束时间（验证集的结束时间），三种时间关系如下图所示。步骤二：查看训练结果 任务运行一段时间后，您可以在模型训练任务列表中，单击目标任务，...
模型训练
GDB Automl训练模型能够评估各个特征重要性程度：训练集、验证集、交叉验证的混淆矩阵：查看模型训练过程中的动态指标，随阈值不同的指标变化情况：单击 预览POJO，可以预览生成的模型POJO。单个模型训练 在工具栏模型训练处，也可以选择一...
通用联邦学习模板
交叉验证：在交叉验证中，数据集被划分为训练集和验证集两部分，模型基于训练集进行训练，然后用验证集来评估模型的性能。这种方法可以有效地评估模型的泛化能力，并减少因样本随机性带来的影响。混淆矩阵：评估分类模型性能的一种重要工具...
评分卡训练
percentage_neg DOUBLE 统计指标：训练集上该分箱的负样本数占总负样本的比例。test_woe DOUBLE 统计指标：测试集上该分箱的WOE值。test_contribution DOUBLE 统计指标：测试集上该分箱的Marginal Contribution值。test_total BIGINT 统计...
模型训练最佳实践
训练准备 完成训练集的构建后，可进入模型管理界面选择训练集进行训练，平台提供Fine-tuning的训练方式，同时提供多种参数的调整，可依据业务需求和理解调整参数，优化模型训练效果。我们以阅读理解后进行问答的任务为示例，演示模型训练的...
语义意图增删改查
重要 完成意图新建后，有关意图的数据将自动录入到训练集用于模型训练。批量导入 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>意图管理，进入意图管理界面；点击 导入 按钮进行意图批量导入；点击 上传Excel文件 按钮，完成...
线性回归
本文为您介绍线性回归组件。功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。...剩余部分作为训练集。是 随机 随机 头部 尾部 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 可以查看建模成功后的模型评价结果。
模型评测
完成模型部署后，如需测试模型的效果，可在模型评测中进行评测，模型评测需要首先构建评测的数据集，构建方法类似于训练集的构建，数据格式同样是问答Pair对，对于Prompt而言往往是需要验证的问题，对于Completion而言往往是评测参考的答案...
产品功能
数据切分 支持按照自定义比例对数据帧进行拆分，可以快捷划分训练集、验证集和测试集。GDB Automl将随机对数据按照比例进行切分，得到拆分后的数据帧文件。模型训练 运行自动机器学习 GDB Automl提供运行自动机器学习功能，您可以配置实验...
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。...
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。...
安全联邦学习-工作流FL
2、数据拆分 将数据拆分为训练集和测试集，用于验证模型的各项指标数据。note：在模板中，选择了拆分比例80%，即80%数据用于训练（输出表1），20%数据用于测试（输出表2）。用户可自行调整需求。3、训练侧特征工程 选择和提取有用的特征，...
XGBoost
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。...
数据集管理
数据集列表 对新建的数据集进行管理，可以对已经建立好的数据集进行【新增】：同上新建训练集【删除】：对不需要的数据集合进行删除【筛选】：通过数据集包含的标签进行数据集的筛选，方便用户查找相关指标的数据集，默认显示当前工作区的...
概念解释
模型中心模块核心概念解释如下表所示：模块 概念 解释 训练数据 训练集 调优所用的数据集，格式一般为Prompt+Completion的文本数据，可通过Excel进行编辑和上传，最小训练数据条数为20，最大训练数据条数为10000，一条训练数据Prompt+...
模型训练
返回值定义 history：训练结果的历史记录，包括全局聚合的性能指标、本地训练集性能指标和验证集性能指标。History 结果示例 {"alice":{"loss":[0.14,0.12],"accuracy":[0.85,0.87]},"bob":{"loss":[0.14,0.12],"accuracy":[0.85,0.87]},"_...
图像检测训练（easycv）
假如为空，使用工作空间默认路径 无 训练集标注结果文件路径 否 如果 数据源格式 是 PAI标注格式，则提供文件后缀名为manifest的文件。如果 数据源格式 是 COCO格式，则提供后缀名为.json的文件。如果通过了输入桩配置算法组件的标注训练...
人工神经网络
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。...
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。...
部署及微调Qwen-72B-Chat模型
在这一算法组件中，我们提前对模型Checkpoint进行了切分，适配多机多卡环境训练，开发者只需根据格式要求准备训练集和验证集，配置任务超参数或使用模型预置的默认超参，就可以一键拉起微调训练任务。训练算法支持使用JSON格式输入，每条...
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='...
使用EasyTransfer进行文本分类
重要 评估集的列Schema必须与训练集的保持一致。无 STRING checkpointPath 是 模型CKPT存储路径所在的目录。例如./classify_models/model.ckpt-32。无 STRING batchSize 否 评估时的批处理大小。如果是多卡场景，则为每个GPU上的批处理大小...
Nginx Ingress异常问题排查
本文目录 类别 内容 诊断流程 诊断流程 排查思路 排查思路 常见排查方法 通过日志服务SLS的Controller Pod查看访问日志 检查Controller Pod中错误日志 在Controller Pod中手动访问Ingress和后端Pod 抓包 常见问题及解决方案 访问连接相关 ...
Nginx Ingress异常问题排查
本文目录 类别 内容 诊断流程 诊断流程 排查思路 排查思路 常见排查方法 通过日志服务SLS的Controller Pod查看访问日志 检查Controller Pod中错误日志 在Controller Pod中手动访问Ingress和后端Pod 抓包 常见问题及解决方案 访问连接相关 ...
使用POP API创建自学习模型
您可通过POP API执行如下操作：数据集（训练语料）管理 创建数据集：CreateAsrLmData 查询数据集：GetAsrLmData 删除数据集：DeleteAsrLmData 列举数据集：ListAsrLmData 自学习模型管理 创建自学习模型：CreateAsrLmModel 查询自学习模型...
常见错误码
400 InvalidParameter.TrainTaskDatasetRepeat 训练任务所选择的训练集重复。400 InvalidParameter.TrainTaskValLabelIsNotMarked 验证集标注没有打标。400 InvalidParameter.TrainTaskTestLabelIsNotMarked 测试集标注没有打标。400 ...
故障排除
服务器内部出现错误，请稍后重试或者联系客服人员帮忙解决。ModelCenter.MinTrainingcount The number of model training records is less than 4.模型训练数据少于4条。40003 An error occurred while authenticating the model.模型鉴权...
0032-00000007
LoggingEnabled 中的 TargetPrefix 子节点值不属于UTF8字符集，因此会产生该错误。解决方案 请确保您发起的请求的请求体是合法的XML结构，且节点 TargetPrefix 的值符合要求：PUT/?logging ...
附录：公共数据集
该数据集包含6万张图片，且分属10个不同的类别（airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck），所有图片分为三个文件夹存储：train 文件夹：包含5万张图片，作为训练集。test 文件夹：包含1万张图片，作为测试...
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