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...
自学习平台FAQ
语音识别类常见问题主要分为以下几类：功能类 自学习模型的调用限制是什么？控制台与POP API设置自学习模型的区别是什么？如何通过控制台添加热词？如何通过控制台设置泛热词的权重？如何通过POP API创建热词词表？热词有数量限制吗？除了...
ModelScope魔搭社区
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MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
batch_size的大小会影响模型的训练速度和泛化能力，通常情况下，较小的batch_size可以更快地收敛，但可能会导致模型过拟合；较大的batch_size会更稳定，但收敛速度较慢。迭代轮数 epochs 模型样本的迭代次数。融合模型参数-各隐藏层节点数 ...
3D
3D组件支持上传自定义3D模型，提供多种示例模型库，可用于工业、水处理等3D场景展示。本文介绍3D组件的详细配置方法。应用示例 如下图所示，使用3D组件展示冷却塔模型。步骤一：添加组件 创建Web应用。具体操作，请参见 创建Web应用。在Web...
ModelScope魔搭社区
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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...
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...
新建RFM模型
您可以创建RFM模型，用于 RFM分析、RFM模型筛选受众 等。RFM模型是一种通过客户的R消费间隔（Recency）、F消费频率（Frequency）、M消费金额（Monetary）三项指标来衡量客户价值的手段。RFM模型对客户的三项指标的值分别进行量化评分，然后...
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...
调用通义系列大模型开发应用上架应用商店/微信小程序...
各位开发者开发的应用/小程序中通过阿里云百炼大模型服务平台接入了通义千问系列大模型，想要将接入大模型的应用/小程序上架到应用市场/小程序平台中，上架平台需要开发者提供各种资料，本篇将引导各位开发者如何获取对应资料。背景 2023年...
精排配置
模型配置 在精排阶段，一般会调用 EAS 上面的算法模型服务来获取得分，EAS 支持多种类型模型的部署，PAI-REC也支持不同模型的调用，包括 pmml、ps、alink、tensorflow、easyrec等，模型的信息配置对应配置总览中的 AlgoConfs。配置示例 {...
大模型服务平台百炼
大模型服务平台百炼，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。提供完整的模型训练、微调、评估等产品工具，预置丰富的应用插件，...
OpenNLU开放域文本理解模型
OpenNLU是开箱即用的文本理解大模型，适用于零样本、少样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。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OpenNLU开放域文本理解模型API。快速使用 API详情
模型概述
本文介绍模型类模块内组件的结构及说明。在模型模块内的二级组件面板中，有 建筑、工业 和 产品 三种模型类型组件。所有的模型，其组件类型只有 模型查看器 一种，组件的详细配置说明请参见 模型查看器。您可以在画布中添加模型组件内容，...
模型训练
在训练模型这一步，您不需要关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就好了。这也是我们 NLP 自学习平台的初衷，即帮助用户快速搭建一套解决问题的算法模型，用户只需关心模型的输入输出就好了。进入到模型中心，然后点击创建模型：在...
偏最小二乘回归
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。计算逻辑原理 偏最小二乘...
文本理解模型
模型简介 OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从...
快速使用
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定...
快速使用
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定...
GPU实例FAQ
如果模型不能随镜像交付，例如，超过镜像大小限制，建议对于5 GB以上的大模型，将其存储在NAS文件系统，然后在应用启动时加载模型。建议使用通用型NAS的性能型，不推荐使用容量型。更多信息，请参见 通用型NAS。如何做模型预热，有没有最佳...
GPU实例FAQ
如果模型不能随镜像交付，例如，超过镜像大小限制，建议对于5 GB以上的大模型，将其存储在NAS文件系统，然后在应用启动时加载模型。建议使用通用型NAS的性能型，不推荐使用容量型。更多信息，请参见 通用型NAS。如何做模型预热，有没有最佳...
图像度量学习训练（raw）
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云...
模型测试
测试文本格式 文本关系抽取模型中，除UIE小样本关系抽取模型的Content输入格式有特别要求，其它模型类型均输入纯文本内容即可。UIE小样本文本关系抽取 Content输入格式说明：输入为JSON格式，如希望抽取“人物-出生地”；“人物-出生时间”...
API详情
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定文本...
API详情
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定文本...
梯度提升回归树
功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度...
手动部署Stable Diffusion WebUI服务
Stable Diffusion是一个开源的深度学习模型，能够以较低的计算需求和高效的性能根据文本提示生成对应的图像。阿里云基于Stable Diffusion，在其基础上提供更加简洁易操作的UI并进行封装，为企业提供了AI模型应用Stable-Diffusion-WebUI。...
我是系统集成商
单击 新建资产模型，可以创建新的资产模型：输入模型名称、唯一编码和描述，可以选择父模型，比如模拟电磁阀和数字电磁阀的上级模型为电磁阀，都会继承电磁阀的所有属性，资产模型类型分成设备资产和空间资产：在模板定义中可以定义业务...
梯度提升决策树
梯度提升树通常使用深度很小的数，这样模型占用内存更少，预测速度也更快。计算逻辑原理 GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，每棵树只能对部分数据做出好的预测，所有树的结论累加起来得到最终结果，因此，添加的树越来越多，...
模型说明
在文本分类中，我们提供了多种模型进行选择，如果您不知道选哪个，可以选择CNN 进行尝试，兼顾了运行效率和最终结果。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。FastText 分类模型 速度快，计算资源要求低，适合...
概念解释
模型调优 预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型，您可以通过选择基础模型进行训练从而得到自创模型，不同的基础模型的参数和能力不同，我们将持续推出不同能力方向的模型。自定义模型 自订阅模型是基于您训练过的模型进行再次训练...
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。
模型体验介绍
模型体验 支持选择多个模型同时体验，快速对比不同模型的效果，最多同时选择3个模型，支持差异化模型配置及重复模型选择。说明 体验模型将会消耗Tokens，费用以实际发生为主（独立部署模型除外）。各大模型收费标准请查看 模型广场介绍，...
快速开始
本文档以通义千问模型的定制操作为例进行说明，帮助您快速了解DashScope提供的模型定制功能。前提条件 已开通服务并获得API-KEY，具体操作，请参见 获取API-KEY。已安装DashScope SDK，具体操作，请参见 安装百炼SDK。操作步骤 下载示例...
快速开始
本文档以通义千问模型的定制操作为例进行说明，帮助您快速了解DashScope提供的模型定制功能。重要 通义千问模型定制API调用需 申请体验 并通过后才可使用，否则API调用将返回错误状态码。前提条件 已开通服务并获得API-KEY，具体操作，请...
产品简介
什么是 大模型服务平台百炼 大模型服务平台百炼是一站式的企业专属大模型生产平台，基于通义基础大模型，提供企业专属大模型开发和应用的整套工具链。面向对象：企业、开发者及ISV的技术人员。核心能力：支持开箱即用的应用调用，大模型...
能力介绍
对于服务依赖方来讲，（即使用该服务的应用）能够清晰而简洁的表达他所依赖的接口有哪些，分别期望这些接口完成什么样的具体功能，并且任何为其提供服务的应用，只要遵循相同的服务模型，即可实现服务提供方的替换。1.2.概念定义 对服务...
应用开发
对于服务依赖方来讲，（即使用该服务的应用）能够清晰而简洁的表达他所依赖的接口有哪些，分别期望这些接口完成什么样的具体功能，并且任何为其提供服务的应用，只要遵循相同的服务模型，即可实现服务提供方的替换。4.2 概念定义 对服务...
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