组件参考:所有组件汇总

组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件,自定义组件创建成功后,您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...

LightGBM算法

gblinear:使用线性模型进行计算。rf:使用随机森林模型进行计算。dart:使用dropout技术删除部分树,防止过拟合。goss:使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快,但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时,需要使用单引号将参数值包裹起来。...

线性模型特征重要性

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置线性模型...

LLaMa2 大语言模型

1到10之间的整数,默认为1 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据(样本)个数,一般单次训练数据个数越大,占用显存会越多,同时单步训练速度会越慢,但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]...

百川开源大语言模型

正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据(样本)个数,一般单次训练数据个数越大,占用显存会越多,同时单步训练速度会越慢,但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]learning_rate Float ...

LLaMa2 大语言模型

1到10之间的整数,默认为1 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据(样本)个数,一般单次训练数据个数越大,占用显存会越多,同时单步训练速度会越慢,但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]...

百川开源大语言模型

正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据(样本)个数,一般单次训练数据个数越大,占用显存会越多,同时单步训练速度会越慢,但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]learning_rate Float ...

逻辑回归

模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 惩罚类型 用于指定惩罚中使用的规范 否 L2 L2 无惩罚 正则强度的倒数 必须为正浮点数,与支持向量机一样,较小的值指定更强的正则化 否 1.0[0,99999999]是否使用截距...

ChatGLM开源双语对话语言模型

正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据(样本)个数,一般单次训练数据个数越大,占用显存会越多,同时单步训练速度会越慢,但是训练效果会越好[1,2,4,8,16,32]learning_rate Float 学习率,决定了每次参数更新时参数...

ChatGLM开源双语对话语言模型

正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据(样本)个数,一般单次训练数据个数越大,占用显存会越多,同时单步训练速度会越慢,但是训练效果会越好[1,2,4,8,16,32]learning_rate Float 学习率,决定了每次参数更新时参数...

使用可视化大屏查看分析报告

数据可视化分析:相关系数矩阵 直方图 散点图 箱线图 数据视图 特征工程:线性模型特征重要性 随机森林特征重要性 模型评估:混淆矩阵 聚类模型评估 多分类评估 二分类评估 模型可视化:GBDT二分类 GBDT回归 随机森林 XGBoost训练 统计分析...

常见问题

每次迭代好新的数据,最好把所有的最新数据放一起,从基础模型开始训练,不建议从之前SFT的模型开始训练(百炼支持的这种模型,更多是考虑训练成本,基于每次训练好的模型使用增量数据训练,比全量数据训练更快,但效果没那么好)。...

产品功能

当前版本支持的机器学习模型包括:聚合器(Aggregator)、Cox风险比例回归模型(CoxPH)、深度学习(DeepLearning)、分布式随机森林(DRF)、梯度提升模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、广义低阶模型(GLRM)、孤立森林(IF)、K均值聚类...

岭回归训练

输出桩 输出桩(从左到右)数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中,使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...

常见问题

模型使用量大于模型总量(例如:试用时使用了3个模型且未删除,正式付费购买时,仅购买了1个),您可以:直接删除不准备使用模型(注意:模型删除后将无法恢复)点击增加个数,通过 变配 的方式,提升模型总量额度 5.2自学习平台训练...

情感分析

服务开通与资源包购买 预训练模型使用前,请确认是否已经开通了NLP自学习平台服务,开通后可购买资源包。NLP自学习平台:开通地址 自学习平台资源包:购买地址 一、创建项目 在NLP自学习平台中【点击进入自学习管控台】,支持多个基本项目...

图像关键点训练

无 参数设置 关键点检测模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型,支持以下两种主流模型:hrnet lite_hrnet hrnet 关键点类别数目 是 数据中类别标签的数目。无 图片resize大小 是 图片大小调整成固定的高和宽,半角逗号(,)分隔。192...

FM算法

FM(Factorization Machine)算法兼顾特征之间的相互作用,是一种非线性模型,适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件,您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...

图像分类训练(torch)

无 参数设置 图像分类模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型,支持以下几种主流模型:resnet resnext hrnet vit swint mobilenetv2 resnet 图像类别数目 是 数据中类别标签的数目。无 图片resize大小 是 图片大小调整成固定的高和宽...

语义意图增删改查

意图模型使用总括 将意图模型检查算子运用于规则配置前需要提前完成意图模型的有关配置:意图新建 及其 包含语句添加、训练模型、测试模型。具体如下图所示:说明 图中各部分具体配置细节请参考《语义模型训练工具》有关文档。新建意图 ...

XGBOOST回归

使用时,数据格式如下,其中key的下标应从1开始,value应均为数值:参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...

动态特征提取

线性趋势:对采样数据序列进行线性拟合,取线性模型的系数,作为输出。变化趋势:对采样数据序列做Mann-Kendall测试(曼肯德尔检验),若“无趋势”,则输出0;反之,则取slope参数,作为输出。曼肯德尔检验:Mann-Kendall 趋势检验(有时...

ModelScope魔搭社区

在ModelScope魔搭社区,您可以:免费使用平台提供的预训练模型,支持免费下载运行 一行命令实现模型预测,简单快速验证模型效果 自己的数据对模型进行调优,定制自己的个性化模型 学习系统性的知识,结合实训,有效提升模型研发能力 分享...

XGBOOST多分类

使用时,数据格式如下,其中key的下标应从1开始,value应均为数值:参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...

XGBOOST二分类

参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率,控制每轮迭代权重的缩小程度,适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...

模型配置

列表上方提示已用模型任务数/购买的可用模型任务数,为组织下所有空间的总和。新建和更新模型均消耗可用模型任务数,执行失败的不计数。操作步骤:选择工作空间>用户洞察>复购预测>模型配置。单击右上角 新建模型,配置页面如下图所示。...

配置识别模板

如果无需使用内置模板中的模型,您可以关闭该模型。在 模板管理 页签的 模板详情 子页签,打开或关闭目标识别模型状态开关,开启或关闭识别模型使用自定义模板 以下步骤介绍首次使用自定义模板的操作步骤。一、创建自定义模板并管理识别...

限时赠送推理资源包活动

免费推理资源包介绍 免费额度说明 计费项 免费额度 免费对象 使用限制 有效期 qwen-plus 200万token 所有新老用户 模型训练、模型评测、模型独占实例部署 不参与免费活动,请谨慎操作。自领取之日起有效期 6个月内 均可使用,免费赠送额度...

模型配置

列表上方提示已用模型任务数/购买的可用模型任务数,为组织下所有空间的总和。新建和更新模型均消耗可用模型任务数,执行失败的不计数。操作步骤:选择工作空间>用户洞察>货品推荐>模型配置。单击右上角 新建模型,配置页面如下图所示。...

部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型

Mixtral-8x7B是Mistral AI最新发布的大语言模型,在许多基准测试上表现优于GPT-3.5,是当前最为先进的开源大语言模型之一。PAI已对Mixtral-8x7B模型进行全面支持,开发者和企业用户可以基于PAI-快速开始(PAI-QuickStart)轻松完成对...

命令行工具详情

介绍如何使用DashScope python命令行工具进行模型定制 前言 为了方便您使用模型定制功能,我们提供了python命令行工具,本文档介绍模型定制python命令行的详细使用方式 使用命令行进行模型定制及部署 前提条件 已开通服务并获得API-KEY:...

命令行工具详情

介绍如何使用DashScope python命令行工具进行模型定制 前言 为了方便您使用模型定制功能,我们提供了python命令行工具,本文档介绍模型定制python命令行的详细使用方式 使用命令行进行模型定制及部署 前提条件 已开通服务并获得api-key:...

使用模型服务网格进行多模型推理服务

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,以在响应性和计算之间取得平衡,简化多模型推理服务的部署和运维,提高推理效率和性能。...

部署及微调Qwen1.5系列模型

模型微调训练 PAI-QuickStart为qwen1.5-7b-chat模型配置了微调算法,您可以通过开箱即的方式对该模型进行微调。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"instruction"、"output"字段表示,例如:[{"instruction...

背景

为什么选择表格存储 如上图所示,表格存储提供了丰富、通用的功能,并具有如下优势:零运维,即开即,按量付费 表格存储是阿里云上唯一一个Serverless的数据库,无需预定任何资源搭建服务,只需按使用量付费,简单易用,满足不同行业的大...

智能设计(ArtLab)【内测中】

是面向设计场景的一站式AIGC设计平台,打通了数据集管理与模型训练、AI绘图与在线推理的全场景链路,集成了主流的文生图类型的AIGC大模型,提供批量自动化图片生产能力,即开即,帮助您在设计、艺术、创意行业快速应用AIGC能力。...

手动部署Stable Diffusion WebUI服务

具体优势与功能如下:使用便捷:快捷部署,开箱即;可根据需求动态切换GPU等底层资源。企业级功能:前后端分离改造,支持多用户对多GPU的集群调度;支持用户隔离;支持账单拆分。插件及优化:支持PAI-Blade性能优化工具;提供FileBrowser...

线性回归

一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线(或超平面),将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中,采用最小二乘法(least squares)估计模型参数,即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...

线性回归

模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 是否使用截距 选择模型训练时是否使用截距 是 是 是 否 特征变量是否正则化 选择模型训练前是否对数据正则化 是 否 是 否 测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的...

计算与分析概述

Presto 宽表模型 通过PrestoDB使用Tablestore 使用Presto对接Tablestore后,基于Presto on Tablestore您可以使用SQL查询与分析Tablestore中的数据、写入数据到Tablestore以及导入数据到Tablestore。表格存储 多元索引 宽表模型 多元索引 ...
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