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
PrestoDB 宽表模型 通过PrestoDB使用Tablestore 使用PrestoDB对接Tablestore后，基于PrestoDB 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...
意图模型使用复核
功能介绍 意图模型使用复核即是对意图模型实际使用效果进行人工复核，是在意图模型运用于质检任务后，在复核质检任务中完成的。通过对意图模型使用复核可以提高意图模型检查意图的准确率，从而优化意图模型在质检中的使用效果。复核流程 ...
分段多项式回归
功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...
Pipeline部署在线服务
例如：需要部署线性回归模型用于在线预测，则线性回归训练组件和线性回归预测组件都需要运行成功。在线服务限制单输入单输出，因此需要从离线的Directed Acyclic Graph（DAG）图中选择单一串行链路进行部署。前提条件 已创建模型工作流...
开发概览
如何使用Lindorm AI引擎 类型 说明 参考文档 模型创建 导入预训练AI模型或对时序数据进行建模训练，用于后续对数据进行分析和处理或执行时序分析类任务。模型创建 模型管理 查看数据库中所有模型、查看模型详细信息、删除指定模型。模型...
逻辑回归二分类
一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 OpenNLU开放域文本理解模型 token 重要 这里token数量指的是大模型使用的tokenizer分词后对应的最小分词单元的数量。在OpenNLU开放域文本理解模型中，单个token平均约对应1.5个汉字,0.7个英文单词。OpenNLU开放...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 OpenNLU开放域文本理解模型 token 重要 这里token数量指的是大模型使用的tokenizer分词后对应的最小分词单元的数量。在OpenNLU开放域文本理解模型中，单个token平均约对应1.5个汉字,0.7个英文单词。OpenNLU开放...
横向逻辑回归二分类
一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...
复购预测概述
基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指行为...
模型介绍
username,blurry,bad feet prompt来源：C站 效果对比（左侧为原图，右侧为模型处理后图片）：LoRA模型 LoRA模型介绍 LoRA模型需要搭配主模型使用，无法单独生成图片，LoRA模型是在主模型的基础上训练出来的，所以与搭配的主模型使用效果会...
概述
Row-oriented AI功能支持使用 导入模型 和 内置平台模型 两种模型，这两种模型的注册方式不同，但使用方式完全一致，都是通过原生SQL进行后续查询。导入模型 导入模型，即用户训练好的模型或远端大模型。具体包括以下3类：用户自定义模型：...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 通用文本向量 token 重要 这里token数量指的是大模型使用的tokenizer分词后对应的最小分词单元的数量。在通用文本向量模型中，单个token平均约对应1.5个汉字,0.7个英文单词。通用文本向量服务根据模型输出结果...
计量计费
计费单元 模型服务 计费单元 通用文本向量 token 重要 这里token数量指的是大模型使用的tokenizer分词后对应的最小分词单元的数量。在通用文本向量模型中，单个token平均约对应1.5个汉字，0.7个英文单词。通用文本向量服务根据模型输出结果...
图像度量学习训练（raw）
无 参数设置 度量学习模型使用的backbone 是 选择使用的主流模型，支持以下取值：resnet_50 resnet_18 resnet_34 resnet_101 swin_transformer_tiny swin_transformer_small swin_transformer_base resnet50 图片resize大小 是 图片调整后...
PS线性回归
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，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...
认识阿里云百炼大模型服务平台
定义 大模型服务平台，是面向企业客户及合作伙伴的，基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型，结合企业专属数据，包含全链路大模型开发工具的一站式大模型商业化平台。提供完整的 模型调优、微调、模型评测 等产品工具，预置丰富的 插件...
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 用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...
线性回归
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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 ...
导入模型使用说明
本文介绍了使用Row-oriented AI导入模型的操作步骤。步骤1：开启PolarDB for AI功能和冷数据归档功能 您需要在目标集群上开启PolarDB for AI功能和冷数据归档功能，具体的操作步骤请参见 开启PolarDB for AI功能 和 开启冷数据归档。说明 ...
召回定制词权重
根据选择不同，下方展示的内容不同 训练字段：从当前应用的文本自动中选择 2、词权重模型创建成功后可点击 训练模型，则开始当前模型的训练 配置查询分析 1、创建查询分析规则时，如需使用词权重功能，需先选择模型使用，可选系统内置模型...
简介
数据模型里的每个实体代表一个业务抽象体，实体之间的联系用实体之间的连线（有向边）表示，这种联系可以是一对一、一对多或多对多的联系。实体 魔笔平台提供多种实体和模块供用户在搭建数据模型时使用，具体说明请参见 实体类型 和 系统...
模型部署及训练
您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始中查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，则需要创建OSS Bucket存储空间。具体...
Token计算API详情
} } 参数配置 参数 类型 默认值 说明 model string-用户使用model参数指明对应的模型，目前可选的模型见“已支持模型列表”。prompt string-用户当前输入的期望模型执行指令。messages list-用户与模型的对话历史。list中的每个元素形式为{...
归因分析
设置分组、全局筛选、用户分群（可选）归因分析的设置分组、全局筛选、用户分群逻辑与事件分析相同 选择归因模型 当前支持四种最常见的归因模型：首次触点归因、末次触点归因、线性归因、位置归因和时间衰减归因。业务方可以根据自己的业务...
模型服务网格
模型服务网格（Model Service Mesh）提供了一个可扩展的、高性能的基础架构，用于将多个模型服务进行管理、部署和调度，以此更好地...相关功能 使用模型服务网格进行多模型推理服务 使用模型服务网格自定义模型运行时 为大语言模型LLM提供服务
Huggingface镜像部署
如果您想要在生产环境中部署Huggingface社区模型，并实现实时推理，您可以使用EAS模型在线服务。EAS提供了预置镜像，可快速部署Huggingface社区模型，并具备模型分发和镜像拉起的加速机制。您只需配置几个参数，即可轻松将Huggingface社区...
使用SDK 2.0设置自学习模型
使用POP API训练自学习模型 使用POP API训练获取的自学习模型，需要在SDK中设置其模型ID才可以使用。下面介绍在一句话识别、实时语音识别、录音文件识别中如何设置自学习模型。一句话识别 在一句话识别中，需要通过设置高级参数 ...
离线批量预测
使用 通用模型导出 组件和 导入MaxCompute离线模型 组件（推荐）使用 通用模型导出 组件将训练得到的OfflineModel格式模型导出至OSS中，然后在周期性运行的预测工作流中，在实际执行时使用 导入MaxCompute离线模型 组件从OSS中导入所需模型...
通过Eland上传第三方NLP模型
在Elasticsearch（简称ES）机器学习中应用第三方训练模型前，需要先将训练模型导入ES中。本文介绍利用Eland工具通过在线或离线方式将Hugging Face模型上传到阿里云ES。背景信息 Eland通过将大数据处理能力与Python数据科学生态系统结合，为...
存证交易模型
目前，支持的交易类型 builder 如下：/获取引用存证模型builder TransactionBuilder.getLinkNotaryPayloadBuilder()/获取内容存证模型builder TransactionBuilder.getContentOnlyNotaryPayloadBuilder()/获取hash存证模型builder ...
如何使用业务空间
目前支持同一个阿里云主账号创建多个RAM账号，并且同时拥有管理多个阿里云百炼大模型的业务空间，适用于公司内部或者生态伙伴共同使用产品，但完美地隔离彼此的数据。...模型训练模块授权子业务空间 模型独占部署授权子业务空间
概览
介绍Assistant API的使用方法。1.Assistant API简介 百炼Assistant API能够让用户定制化构建一个assistant，这个assistant支持多种不同的指令（instruction）和描述（prompt），并且可以使用各类工具插件（plugins）和调用已选择的API来...
使用POP API创建自学习模型
本文为您介绍如何使用POP API，在客户端自行操作训练自学习模型，不需要依赖管控台的设置。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...
机器学习开发示例
数据展示%pyspark#数据展示 ml_data.show()ML算法数据打印 步骤四：建立模型、运行线性回归模 说明 在本部分中，您将使用不同的正则化参数运行两个不同的线性回归模型，以基于人口（features）确定这两个模型中的任何一个对销售价格（label...
部署KServe组件
基于Knative使用InferenceService部署模型后，您将获得以下Serverless能力：缩容到0 基于RPS、并发数、CPU/GPU指标自动弹性 多版本管理 流量管理 安全认证 开箱即用可观测性 KServe Controller KServe Controller是KServe的核心组件之一，...
部署KServe组件
基于Knative使用InferenceService部署模型后，您将获得以下Serverless能力：缩容到0 基于RPS、并发数、CPU/GPU指标自动弹性 多版本管理 流量管理 安全认证 开箱即用可观测性 KServe Controller KServe Controller是KServe的核心组件之一，...
API详情
列表中的一个元素为字典形式记录的人机交互的一轮对话记录，用户的输入用“user”表示，模型生成的输出用“bot”。Python#coding=utf-8#For prerequisites running the following sample,visit ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您