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 {...
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。...
应用场景
通过温度传感器对整个风机的温度测点进行实时监控，并对海量温度数据进行深度学习，构建风机故障检测与感知预测模型，最终做到提前1-2周识别风机微小故障并预警，单台风机单次重大事件维护成本大大降低。生产工艺优化 您可以使用工业大脑...
三方开源大语言模型
支持prompt格式输入 百川模型2-7B对话版 baichuan2-7b-chat-v1 百川模型2-7B对话版/百川模型2-13B对话版，支持message和prompt格式输入 百川模型2-13B对话版 baichuan2-13b-chat-v1 MOSS开源对话语言模型 moss-moon-003-base MOSS-MOON-003...
模型说明
BERT 小样本分类 阿里巴巴达摩院自研的针对小样本文本分类的模型，主要原理为使用 BERT模型 从大量无标注语料进行预训练。适用于标注语料有限的场景，训练和预测时间较长。StructBERT 分类模型【推荐】阿里巴巴达摩院自研的alicemind模型...
快速开始
Llama模型 说明 支持的领域/任务：aigc Llama3系列是来自Meta开发并公开发布的最新大型语言模型（LLMs）。该系列模型提供了多种参数大小（8B、70B等）的版本。相较于Llama2系列模型，Llama3系列在模型结构上没有重大变化，但是训练数据量...
快速开始
Llama模型 说明 支持的领域/任务：aigc Llama3系列是来自Meta开发并公开发布的最新大型语言模型（LLMs）。该系列模型提供了多种参数大小（8B、70B等）的版本。相较于Llama2系列模型，Llama3系列在模型结构上没有重大变化，但是训练数据量...
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，...
梯度提升回归树
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 GBRT是一种迭代的回归树算法，由多棵回归树组成，合并许多弱学习器，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。因为...
视频分类训练
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：...
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，...
DashVector+DashScope升级多模态检索
本教程在 DashVector+ModelScope玩转多模态检索 教程的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE 通用多模态表征模型 结合 向量检索服务DashVector 来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。DashVector+...
文本内容风控解决方案
pai-bert-base-zh 模型额外参数 用户自定义参数，可以配置预训练模型 pretrain_model_name_or_path，常用如下四种预训练模型：base-roberta base-bert tiny-roberta tiny-bert 模型精度排序：base-roberta>base-bert>tiny-roberta>tiny-...
模型测试
UIE小样本实体抽取 Content输入格式说明：输入为JSON格式，如果只输入content，则默认做实体抽取，抽取“人物”,“地理位置”,“组织机构”三个字段。输入示例：{"content":"亨利·希姆斯(Henry Sims),1990年3月27日出生于美国马里兰州...
服务管控和治理
而故障隔离能够定位到异常的服务实例，实现实例级别精细化的隔离和摘流，使故障影响的范围更小、更可控。更多信息，请参见 故障隔离。服务拓扑 实际业务中，应用之间的关联与依赖非常复杂，需要通过全局视角检查具体的局部异常。您可以在...
Hologres权限模型概述
专家权限模型的权限授予粒度小且灵活，可以为用户授予具体某个表的权限，但是授权语法比较复杂。具体权限授予操作，请参见 专家权限模型。简单权限模型（Simple Permission Model，SPM）DB级别的权限管控，适用于粗粒度的权限管理场景。...
应用故障自动诊断
故障定界：这一部分包含了诊断模型推测出的导致应用故障的浅层原因，一般包含以下3种情况：应用的某个实例故障导致的整体故障。应用的某个接口或者服务故障导致的整体故障。应用的下游应用故障导致本应用故障。根因分析：这一部分包含了...
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，以此更好地处理模型的部署、版本管理、路由和推理请求的负载均衡。本文介绍模型服务网格的概念和相关功能。什么是模型...
召回定制同义词
同义词模型即可创建完成：创建完成后，新创建的 模型状态 为 模型不可用，最新版本状态 为 待训练，在定制召回模型列表页操作一栏中点击 训练模型：说明 模型训练根据数据量的大小不同、耗时也不同，一般数小时即可训练完成；模型可重复...
向量生成（rds_embedding）
您需要在数据库中直接将文本转化为向量时，RDS PostgreSQL的rds_embedding插件为您提供了自定义模型配置和模型调用能力，使文本到向量的转换变得简单快捷，从而满足特定的数据处理需求。背景 嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维...
使用平台提供的临时存储空间
这种方式的好处是简单直接，API调用输入传输数据量小速度快，但是由于一些限制条件的存在，导致这个方式也存在一些局限性，比如：需要客户自己有相应的公网开放存储空间，对于某些条件受限客户不方便；客户自己的存储空间文件访问速度不...
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...
新增通用模型版本
如果您想修改已有模型的模型设计、训练细节等，可以新增通用模型版本。新增通用模型版本会生成一个新的模型版本，您可以根据实际业务需求，在新模型版本中配置符合业务要求的模型内容。前提条件 您已成功新建通用模型，请参见 新建通用模型...
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...
网络类场景
排除端口 无需注入网络延迟调用故障的端口，与本地服务端口和远程服务端口功能互斥。可以指定多个，使用逗号分隔，使用连接符表示范围。例如80,8000-8080。远端服务IP 指定演练对象访问的远端服务IP。可以通过子网掩码来指定一个网段的IP...
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...
信号发生器
功能说明 信号发生器组件用于按照信号类型生成指定类型的信号值，信号类型支持6种，包括阶跃、正弦、脉冲、斜线、三角、白噪声。计算逻辑原理 以下表达式涉及的参数定义：① t 表示运行时长。② t 0 表示阶跃滞后周期。③ X(t)表示在t时刻...
API详情
部署预置模型或定制模型：通过领域相关数据进行微调训练之后得到的定制模型或者灵积平台提供的预置模型都可以通过专属服务进行部署。1.列举模型 获取可以部署的模型列表。地址 GET ...
详细介绍
部署预置模型或定制模型：通过领域相关数据进行微调训练之后得到的定制模型或者灵积平台提供的预置模型都可以通过专属服务进行部署。1.列举模型 获取可以部署的模型列表。地址 GET ...
文本摘要预测
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
故障复盘改进详情
dutyDepartmentId String 12312 故障责任部门 dutyUserName String 小明 故障责任人名称 dutyUserPhone String 13098898*故障责任人手机号 replayDutyUserName String 小花 复盘负责人名称 remark String 备注 备注 isManual Boolean true ...
精模建筑
我的模型页面管理 在 我的模型 页面中，您可以进行如下功能操作：功能 操作说明 上传模型 在 我的模型 页签中，单击 上传模型 按钮，即可打开 上传模型 对话框，具体上传精模建筑模型步骤请参见 上传精模建筑模型。预览精模信息 在 我的...
精模建筑
我的模型页面管理 在 我的模型 页面中，您可以进行如下功能操作：功能 操作说明 上传模型 在 我的模型 页签中，单击 上传模型 按钮，即可打开 上传模型 对话框，具体上传精模建筑模型步骤请参见 上传精模建筑模型。预览精模信息 在 我的...
OCR文档自学习概述
模型业务化：通过预置的通用多模态AI能力，通过沉淀的数据资产，支持用户一键训练更满足业务场景需求的自主定制化模型，通过模型的泛化性、精度效果、小样本等核心技术能力，更高效、高精度地满足业务场景的需求。管理平台化：通过一站式的...
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...
LLM模型离线推理
LLM模型离线推理组件支持的LLM模型来源于PAI的快速开始中的部分LLM模型，将在线推理转为离线推理。使用限制 仅支持DLC计算引擎。可视化配置参数 您可以在Designer中，通过可视化的方式配置组件参数。页签 参数 是否必选 描述 默认值 字段...
逻辑复制槽故障转移（Logical Replication Slot ...
RDS PostgreSQL逻辑复制槽故障转移（Logical Replication Slot Failover）功能可以将所有的逻辑复制槽从主实例同步到备实例，从而实现逻辑复制槽的故障转移。前提条件 PostgreSQL 10或以上版本均支持此功能，如提示不支持，请升级内核小...
Llama3-8B大模型微调训练
本文以Llama-3-8B-Instruct模型为例，为您介绍如何在DSW中对Llama3大模型进行参数微调训练，以使模型更好地理解和适应特定的任务，提高模型在指定任务上的表现和性能。背景信息 Llama3是Meta于2024年4月开放的Llama系列的最新模型。基于...
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