拒绝推断
两阶段法（Two-Stage）除了需要前置评分卡模型的预测分值（AcceptRejectScore），还需要一个前置模型预测样本被接受或拒绝的概率（GoodBadScore），两阶段法通过拟合AcceptRejectScore和GoodBadScore的线性关系，修正前置评分卡模型对无...
建模优化
选择属于线性规划、非线性规划或约束类问题。添加模型序列。即创建索引，在索引创建中，选择 索引类型 为 普通索引，并赋予 索引名称，该名称将用于模型构建中的引用。您可以通过 手动输入 或者 关联表 的方式获取 索引值。定义变量。变量...
工业分析建模
模型结果查看与发布 在画布中选中线性回归组件，单击右侧输入配置栏中的 模型结果，可以查看该算法生成的所有模型。单击选中模型右侧的 发布，在弹出的对话框中输入模型名称，单击 发布。在 模型管理 页面，可以查看所有经工业分析建模训练...
功能发布记录
2021-11-19 模型说明 我的模型页 控制台迭代更新 新增【我的模型】页面：支持查询已发布的自学习模型和调用预训练模型，支持查看已购模型数量、剩余资源包余额显示、延长模型有效期、变配模型个数。2021-11-19/2021年10月 项目类型 功能...
通用模型导出
常规机器学习组件 GBDT二分类 线性支持向量机 逻辑回归二分类 GBDT回归 线性回归 K均值聚类 逻辑回归多分类 朴素贝叶斯 PS系列组件 PS-SMART二分类 PS-SMART多分类 PS-SMART回归 PS线性回归 可视化配置组件 您可以在 通用模型导出 ...
配置识别模板
数据分类 在下拉列表中依次选择新模型所属的模板、敏感信息分类和风险等级。此处仅支持选择自定义模板。模型规则配置 识别特征 在下拉列表中选择模型使用的识别特征。可选择内置识别特征和自定义识别特征。支持选择多个识别特征，多个识别...
发现和处理异常告警
数据安全中心DSC（Data Security Center）针对数据库风险活动，提供了一套全面的检测机制，包括预设的内置检测模型和灵活的自定义检测模型。这些模型可以有效识别与敏感数据相关的异常行为并上报告警。本文介绍如何查看并处理异常风险告警...
查看异常告警
异常告警功能支持内置检测模型和自定义检测模型，根据您配置的检测模型，检测与敏感数据相关的异常操作并上报告警。本文介绍如何管理内置检测模型、自定义检测模型以及查看并处理异常风险事件。前提条件 已开启安全审计（新版），详情请...
AIGC文本生成3D模型
本文介绍如何使用GPU云服务器搭建Stable Diffusion模型，并基于ModelScope框架和HRN人脸重建模型，实现使用文本生成3D模型。背景信息 自多态模型GPT-4发布后，AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）时代正扑面而来，从单一的文字文本，...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
线性回归是数理统计中的回归分析方法，可以确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
简单权限模型概述
简单权限模型介绍 在简单权限模型中，每个DB有如下几种权限等级：DB管理员：{db}_admin 开发者：{db}_developer 读写者：{db}_writer 分析师：{db}_viewer 每个角色对应的权限如下表所示。角色 权限 {db}_admin 某个DB的管理员（admin）。{...
机器学习（MADlib）
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归...
发电场输出电力预测
本文为您介绍如何使用 Designer 预置的工作流模板，快速构建发电场输出电力预测模型。背景信息 本工作流基于综合循环发电场的发电数据，展示机器学习在工业生产中的应用。因为风力发电的输出电力通常决定了单位发电机能够生产的电能，所以...
开发Link Visual的功能介绍
主码流视频质量 用于做主码流清晰度切换，要求开机及状态变更时上报 按需 App和设备开发者需要关注并处理该物模型 SubStreamVideoQuality 属性 辅码流视频质量 用于做辅码流清晰度切换，要求开机及状态变更时上报 按需 App和设备开发者需要...
定制排序模型
相关代码示例参考：定制排序模型开发指南 创建排序模型流程 进入开放搜索 控制台 页面，左侧导航栏选择：OpenSearch行业算法版>搜索算法中心>排序配置>定制排序模型，在右侧的 排序模型 页签下，点击 创建 按钮：填写 模型名称，选择 模型...
CTR预估模型
其他字段设置的越多，模型效果越好）模型创建完成后，在CTR预估模型列表页，找到刚创建的模型，在右侧操作栏中点击“训练 模型”：开始训练后，可在CTR预估模型详情页，可查看模型训练进度：训练完成后，若模型状态会变为 可用 状态，即可...
基于Schema级别的简单权限模型概述
基于Schema级别的简单权限模型介绍 当您开启了基于Schema级别的简单权限模型时，每个DB会默认产生如下几种权限等级的用户组：超级管理员：Superuser DB管理员：{db}.admin 开发者：{db}.{schema}.developer 读写者：{db}.{schema}.writer ...
行为模型学习配置
本文介绍了在云盾数据库审计系统中，如何添加行为模型学习任务和查询行为模型学习。背景信息 数据库审计系统内置8类行为模型维度，可以学习一段时间内基于数据库的8种维度的行为。分别从不同角度展示数据库审计的学习结果，并对非学习范围...
AIACC-ACSpeed性能数据
相比较通过原生DDP训练模型后的性能数据，使用AIACC-ACSpeed训练多个模型时，性能具有明显提升。本文为您展示了AIACC-ACSpeed的部分典型模型的训练性能数据。测试版本 ACSpeed版本：1.0.2 Cuda版本：11.1 torch版本：1.8.1+cu111 实例类型...
高斯过程回归
功能说明 高斯过程回归是使用高斯过程先验对数据进行回归分析的非参数模型。计算逻辑原理 高斯过程回归中支持三种核函数：高斯核：，其中尺度因子，尺度 是高斯核函数的参数。线性核：，其中偏移 和尺度因子，是线性核函数的参数。二次有理...
Designer使用案例汇总
基于回归算法实现农业贷款发放预测 介绍如何通过农业贷款的历史发放情况，使用线性回归方法实现贷款发放预测。基于分箱组件实现连续特征离散化 介绍如何使用分箱组件进行连续特征离散化。人口普查统计案例（旧版）以人口普查数据为例，根据...
DMS分类分级扫描原理介绍
例如识别模型为识别模型A、识别模型B，分类规则定义的识别模型为识别模型B、识别模型C，则系统会取两者交集识别模型B，并认为该分类规则包含字段的识别模型，继续识别下一个规则。若分类规则中没有命中的识别模型，则认为识别失败，继续...
线性回归算法（Linear Regression）
本文介绍了线性回归算法（Linear Regression，以下简称LR）相关内容。简介 LR是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。使用场景 LR是一个回归模型，主要用于拟合数值。该模型简单，可...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划学习案例。数学规划求解-线性规划 我们有提供6个案例讲解线性规划（LP）的概念和应用场景，讲解遇到不同问题时，如何分析问题，建模，然后调用优化求解器求解，再利用求解器的结果去解决问题。并提供了10+源代码供参考...
高级配置：内存缓存本地目录
在大部分模型推理场景中，业务进程通过OSS或NAS将模型文件挂载到本地目录，进行模型读取、模型切换以及容器的扩缩容等操作时，会受网络带宽的影响，存在较大的延时问题。为了解决这个问题，EAS 提供了本地目录内存缓存加速的功能。通过将...
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...
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...
视觉计算服务的审计事件
ReportDeviceCapacity 设备开机后自动上报能力集。RestartAIInstance 重启实例。RetryStartDeploy 重新部署。SaveGraphForDevice 保存图。SaveGraphParamersForDevice 保存图参数。SaveParameterForInstance 保存参数。SavePortrait 修改...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
模型调优
模型调优 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，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。...
基本概念
DashScope灵积模型服务通过标准化的API提供“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）。不同于以往以任务为中心的AI API，DashScope构建在面向未来的、以模型为中心的理念下，因此也引入了一些新的概念和术语。开发者可以通过本文了解...
模型评测
完成模型部署后，如需测试模型的效果，可在模型评测中进行评测，模型评测需要首先构建评测的数据集，构建方法类似于训练集的构建，数据格式同样是问答Pair对，对于Prompt而言往往是需要验证的问题，对于Completion而言往往是评测参考的答案...
模型训练最佳实践
创建新模型训练任务需要选择模型类型，平台支持两种模型类型，如果第一次训练模型，一般选择预置模型，如果希望基于已训练的模型进行再次训练，则可选择自定义模型，定义如下：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...
快速开始
以下是四个常见的大模型应用场景：直接调用模型 模型训练 创建智能体API 创建RAG应用 直接调用模型 模型体验中心 您可以单击左侧边栏的 模型中心-模型服务-模型体验中心，选择1-3个模型进行测试，体验模型的问答效果。模型广场 您可以进入 ...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
基本概念
模型服务 我的模型 管理所有已开通、已部署的模型，包括模型广场已开通模型及经过训练并完成部署的模型，支持针对模型进行调用、评估、训练。模型广场 在这里您可以根据业务所需挑选通义系列大模型、官方行业或场景大模型、第三方大模型等...
模型部署
模型部署 模型部署支持用户部署训练完成的模型或系统预置的模型，模型需要部署成功后方可正式提供模型服务，用于模型调用或评测，模型部署支持使用预付费资源和后付费资源两种方式，模型部署成功后将持续计费，支持随时扩缩容或上下线，...
模型体验中心
您可以在模型体验中心试用通义千问、Llama2等语言模型，初步了解模型功能，比较不同模型效果，从而评估是否将模型到自己的业务流程中。前提条件 已开通灵积模型服务并创建API-KEY，具体操作，请参见 开通服务并创建API-KEY。操作步骤 说明 ...
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，...
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