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语音合成 说明 支持的领域/任务：audio（音频）/tts（语音合成）。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，支持文本至语音的实时流式合成。可被应用于：智能设备/机器人播报的...不同发音人、适用场景、支持语言等信息，参考 模型列表。
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Sambert语音合成 说明 支持的领域/任务：audio（音频）/tts（语音合成）。Sambert语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，支持文本至语音的实时流式合成。...不同发音人、适用场景、支持语言等信息，参考 模型列表。
API详情
output.embedding Array 本次请求的算法输出内容，是一个由结构组成的数组，每一个数组中包含一个对应的输入内容的算法向量表征输出内容.java sdk统一转换为Double，参考模型输出类型，进行比较的数据类型转换。embedding":[-0....
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output.embedding Array 本次请求的算法输出内容，是一个由结构组成的数组，每一个数组中包含一个对应的输入内容的算法向量表征输出内容.java sdk统一转换为Double，参考模型输出类型，进行比较的数据类型转换。embedding":[-0....
工艺模式推荐
（仅工艺模式建模组件的模型）是 其他参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 是否加权 推荐结果是否加权 是 否 是 否 OUT端口 参数名 参数描述 是否必填 OUT 输出参数配置可参考模型应用中输出预览的目标变量名称。...
机器学习通用预测
是 配置"输入配置"中的"映射字段"OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 是否必填 OUT 输出参数配置可参考模型应用中输出预览的目标变量名称。否 输出质量码说明 输出质量码处理方式如下：若所有输入变量的质量码均>=192，则输出变量的质量码为...
工况识别-预测
OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 是否必填 输出数据类型 OUT 输出参数配置可参考模型应用中输出预览的目标变量名称。否 整数或浮点数 输出质量码说明 输出质量码处理方式如下：若所有输入变量的质量码均>=192，则输出变量的质量码为192。...
分段多项式预测
是 特征变量：整型或浮点型 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常 OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 是否必填 输出数据类型 OUT 输出参数配置可参考模型应用中输出预览的目标变量名称。否 浮点型 输出质量码说明 输出质量码处理方式如下：...
FAQ
Q1.怎么快速进行标注？...标注工具怎么只有一个？...模型列表里面的模型是所有基于平台训练生成的模型，而模型提取列表里面的模型只是基于本次训练候选模型评估完成后提取的模型。模型列表的模型是所有历次模型提取列表的模型总和。
常见问题
本文主要介绍自学习工具使用过程中的常见问题。...模型列表里面的模型是所有基于平台训练生成的模型，而模型提取列表里面的模型只是基于本次训练候选模型评估完成后提取的模型。模型列表的模型是所有历次模型提取列表的模型总和。
如何开启模型训练
本篇文章讲解如何训练新模型。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...如需模型部署，请点击参考 模型部署。
语音合成
不同的使用场景，需要选择适合的模型，如客服场景、直播场景、方言场景、童声场景等，详情请参考 模型列表。采样率的选择也同样重要，通常情况下，客户场景建议选择8kHz，其他场景建议选择16k/24k/48kHz，采样率越高音频越饱满，听感越好。...
概述
PolarDB for AI 功能通过一系列MLOps和内置的模型解决了数据、特征和模型的割裂状态，实现了基于数据库的数据智能的一站式服务。本文介绍了 PolarDB for AI 功能的相关特性。背景信息 随着数据的累积，数据驱动的智能应用（例如：搜索、...
什么是图数据库自动机器学习？
功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法，包括梯度提升模型，广义线性模型、深度学习模型等，为使用者提供了从数据处理，模型训练，模型管理到预测推理的全生命周期管理服务，可以自动运行集成算法并调整其超参数，以...
模型训练最佳实践
最佳实践 为了更好的讲解模型训练模块的使用，我们将通过一个训练示例完成整个训练流程使用说明，更多的示例请参考模型训练最佳实践。示例任务：阅读理解 任务说明：依据给定的文本内容，模型完成内容的理解并且回答与内容相关的问题。数据...
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...
单模型部署在线服务
Designer和EAS在使用链路上进行了无缝对接，您可以在离线训练、预测和评估流程完成后，将单个模型部署至EAS，以创建一个在线模型服务。本文为您介绍如何将在Designer平台训练获得的模型部署为EAS在线服务。前提条件 已完成模型训练，并验证...
概述
本文档将以嵌入 React 的方式演示如何利用该 SDK 加载三维模型以及如何与三维模型进行交互 关键术语 模型：用户将全景照片上传到三维重建（TDSR）平台，利用平台的模型重建能力创造出来的模型；用户可以通过 3D 交互的方式查看该模型的结构...
模型加载器
模型加载器是三维城市构建器创建模型的图层，支持独立的样式配置，包括模型加载器的通用样式、动效样式和交互样式等。本文介绍模型加载器各配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 模型加载器 图层，进入配置面板配置 模型加载器 ...
使用流程
产品使用的主要流程如下：在联合建模的业务应用中，多方安全建模控制台提供了模型开发、模型部署和调用跟踪的全链路功能，具体如下：模型开发 模型开发阶段基于多方安全建模控制台的隐私求交和模型训练模块进行操作，模型训练完成后您可以...
模型分析优化
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具...
使用模型服务网格自定义模型运行时
当您遇到多模型部署时存在差异化运行时环境需求，或者需要优化模型推理效率、控制资源分配的问题时，可以使用模型服务网格自定义模型运行时，通过精细配置运行环境，确保每个模型都能在最适宜的条件下执行，提升服务质量、降低成本，并简化...
使用EAS Python SDK部署模型
本文为您介绍如何使用阿里云模型在线服务（EAS）的Python SDK代码将训练获得的模型部署为EAS在线服务，再使用EAS的预测SDK代码调用EAS服务，实现模型在线推理。背景信息 本文旨在介绍如何在Python环境中，通过SDK调用EAS接口来部署和调用...
部署配置与一键部署
您可以在注册模型时对模型做服务部署配置，后续一键部署该模型时，会直接使用该配置，您无需手动编辑模型相关的配置信息，可以提升部署效率。本文为您介绍如何做服务部署配置及一键部署模型服务。服务部署配置 新模型注册时，您可以在 模型...
PAI-TF模型导出和部署说明
如果您希望集成线上服务、验证性能、或者将训练好的模型提供给其他系统调用，您可以将PAI-TF模型导出并部署。本文为您介绍PAI-TF模型导出和部署相关说明，包括导出SaveModel通用模型、保存和恢复检查点以及如何将TF模型部署到EAS。警告 ...
高级配置：模型服务预热
为了解决模型初次请求耗时较长的问题，EAS 提供了模型预热功能，使模型服务在上线之前得到预热，从而实现模型服务上线后即可进入正常服务状态。本文介绍如何使用模型预热功能。背景信息 通常向模型发送初次请求时，不同的Runtime会进行不同...
TensorFlow Serving镜像部署
TensorFlow Serving是一个适用于深度学习模型的推理服务引擎，支持将TensorFlow标准的SavedModel格式的模型部署为在线服务，并支持模型热更新与模型版本管理等功能。本文为您介绍如何使用镜像部署的方式部署TensorFlow Serving模型服务。...
产品计费
NLP自学习平台 平台 于2019年9月23日开始，正式收费，每位主账号新用户均有1个月的免费试用期，具体方案如下：免费试用：试用周期：1个月 模型训练：免费模型数3个 模型调用：自学习模型（用户自己训练）：免费调用额度 500次/天/模型，...
状态码说明
状态码参考 阿里云百炼模型服务的API调用将返回状态码以标识调用结果。通用状态码由阿里云百炼约定，各算法模型还可能在通用状态码的基础上增加自定义的状态码和状态信息。请通过返回结果中的 code 和 status 字段定位调用成功或失败的详细...
API详情
ChatGLM 说明 支持的领域/任务：aigc 模型概览 模型名 模型简介 chatglm-6b-v2 该模型为ChatGLM2系列，仅支持prompt格式输入。chatglm3-6b 该模型为ChatGLM3系列，支持输入输出token合计是7500，其中单轮最大输出token为1500，单轮最大输入...
API详情
ChatGLM 说明 支持的领域/任务：aigc 模型概览 模型名 模型简介 chatglm-6b-v2 该模型为ChatGLM2系列，仅支持prompt格式输入。chatglm3-6b 该模型为ChatGLM3系列，支持输入输出token合计是7500，其中单轮最大输出token为1500，单轮最大输入...
其他说明
创建项目、数据标注、模型训练、模型测试等流程请参考详细教程-文本分类文档。如果您不想自己训练模型，想直接调用API服务，我们提供了预训练模型可以直接调用，请参考下列文档：商品评价解析服务-电商领域 商品评价解析服务-本地生活领域 ...
查看本地日志
日志内容格式 设备报活日志：请参考 日志模型>行为埋点。其中 字段 16（埋点 ID）为 reportActive。用户报活日志：请参考 日志模型>行为埋点。其中 字段 16（埋点 ID）为 login。应用启动速度日志：请参考 日志模型>性能埋点。其中 字段 12...
LLaMa2 大语言模型
Llama2系列是来自Meta开发并公开发布的大型语言模型（LLMs）。该系列模型提供了多种参数大小（7B、13B和70B等），并同时提供了预训练和针对对话场景的微调版本。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用LLaMa2大语言模型。...
模型测试
模型测试 在模型完成训练后，进入模型中心，即可看到刚刚训练好的模型，点击发布...在模型的测试界面，您可以通过上传文件或文本在平台上进行测试，同时NLP自学习平台也支持通过API和SDK的方式进行模型的调用，具体方法参见API和SDK帮助文档。
模型测试
在模型的测试界面，您可以通过上传文件或文本在平台上进行测试，同时NLP自学习平台也支持通过API和SDK的方式进行模型的调用，具体方法参见API和SDK帮助文档。注意：对话分类模型的输入是JSON格式，请将文本框内替换为符合您数据格式的输入...
元语功能型对话大模型V2
ChatYuan模型是由元语智能出品的大规模语言模型，它在大模型服务平台上的模型名称为"chatyuan-large-v2。ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型，是继ChatYuan系列中ChatYuan-large-v1开源后的又一个开源模型。...
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...
元语功能型对话大模型V2
ChatYuan模型是由元语智能出品的大规模语言模型，它在灵积平台上的模型名称为"chatyuan-large-v2。ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型，是继ChatYuan系列中ChatYuan-large-v1开源后的又一个开源模型。ChatYuan-...
模型测试
您也可以在管控台中，合同要素抽取的平台模型测试页面，直接上传合同文件测试平台模型效果，建议字数不超过2000字，也可以通过API调用测试该模型（查看API帮助文档），该模型每个账号提供累计500次的免费调用量。超出时需自行创建模型，并...
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