使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-Audio-Chat
背景信息 Qwen-Audio是阿里云研发的大规模音频语言模型（Large Audio Language Model）。Qwen-Audio可以以多种音频（包括说话人语音、自然音、音乐、歌声）和文本作为输入，并以文本作为输出。在Qwen-Audio的基础上，利用对齐机制打造出...
使用AMD CPU实例部署Stable Diffusion
本文介绍如何使用阿里云 AMD CPU 云服务器（g8a）和龙蜥容器镜像，并基于 Stable Diffusion模型搭建个人版文生图服务。背景信息 Stable Diffusion是文本到图像的潜在扩散模型，它可以根据文本提示词生成对应的图像。Stable Diffusion模型是...
概述
本文为您介绍SQLML的功能、支持的机器学习模型、支持的预测模型函数和评估模型函数。功能介绍 MaxCompute SQLML功能依赖MaxCompute和 人工智能平台 PAI 阿里云产品。您可以通过客户端开发MaxCompute SQLML作业，基于 人工智能平台 PAI 对...
什么是推理引擎DeepGPU-LLM
DeepGPU-LLM是阿里云研发的基于GPU云服务器的大语言模型（Large Language Model，LLM）推理引擎，在处理大语言模型任务中，该推理引擎可以为您提供高性能的大模型推理服务。产品简介 DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，具有易用性...
自定义检测模型
风险级别 从下拉列表中选择模型的风险等级。资产类型 选择模型检测的资产类型，可选项：OSS MaxCompute RDS 过滤条件 根据实际需要配置过滤条件，指定需要检测的异常事件。继续添加 单击 继续添加，添加多条过滤条件。多条过滤条件之间是和...
配置告警规则
安全审计（新版）功能默认开启所有的内置数据库审计规则和异常检测模型，如果无需使用某些内置数据库审计规则和异常检测模型，您可以关闭对应规则和模型。并且该功能支持根据访问的库、表、字段、访问源、实例等不同维度自定义检测模型，使...
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...
使用SDK部署TensorFlow模型推理
PAI-Blade提供了C++ SDK帮助您部署优化后的模型推理。本文以TensorFlow模型为例，介绍PAI-Blade的SDK的使用方法。前提条件 已使用PAI-Blade对TensorFlow模型进行了优化，详情请参见 优化TensorFlow模型。已安装SDK并获取鉴权Token，详情请...
使用SDK部署PyTorch模型推理
PAI-Blade提供了C++ SDK帮助您部署优化后的模型。本文以PyTorch模型为例，介绍PAI-Blade的SDK的使用方法。前提条件 已使用PAI-Blade对PyTorch模型进行了优化，详情请参见 优化PyTorch模型。已安装SDK并获取鉴权Token，详情请参见 安装Blade...
功能发布记录
新增Linux ARM 和 Apple Silicon 安装包 新增 pip install mindoptpy 的安装方式 2023年2月 新功能（免费版）上线：MindOpt APL 建模语言 新版本上线，代数建模语言，统一高效地表达数学模型，可方便切换调用多款求解器。2022年11月 求解器...
安全告警概述
已安装云安全中心Agent的服务器重新启动后，云安全中心的防御进程需要一定时间才能生效，在该时间内云安全中心将无法拦截勒索病毒、DDoS木马等威胁。重要 由于网络攻击手段、病毒样本在不断演变，实际的业务环境也有不同差异，因此云安全...
什么是Deepytorch Inference（推理加速）
Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器，专注于为Torch模型提供高性能的推理加速。通过对模型的计算图进行切割、执行层融合以及高性能OP的实现，大幅度提升PyTorch的推理性能。本文介绍Deepytorch Inference在推理加速方面的概念...
轻量微调和推理ChatGLM模型实践
通过在DSW中微调和推理ChatGLM-6B模型，实现定制化、高交互性的对话系统。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
本文介绍如何基于安全增强型实例（Intel ® SGX）部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。背景信息 人工智能模型经由大量训练数据和算力生成，是具有商业价值的知识产权形式之一。PyTorch以其灵活、动态的编程环境、动态图机制、...
求解器用户手册
命令行调用示例：Linux以及macOS下，假设用户根据安装文档将MindOpt安装到环境变量$MINDOPT_HOME指定目录：mindopt$MINDOPT_HOME/examples/data/afiro.mps Windows下 mindopt%MINDOPT_HOME%\examples\data\afiro.mps C/C++/C#Java/Python...
在TDX实例中部署端到端Retrieval Augment Generation...
阿里云g8i安全增强型实例基于Intel ® TDX技术（下文简称为TDX实例），构建了基于硬件级别的更高安全等级的可信机密环境，为租户提供了虚拟机层级的机密计算的能力，保障租户系统级数据运行时的机密性与完整性。本实践基于阿里云TDX实例，...
隐私政策
生效日期：2023 年 8 月 28 日【引言】欢迎您使用通义万相大模型API，我们将基于本平台为您提供通义万相大模型接口测试服务（下称”本服务“）。我们深知个人信息对您的重要性，您的信赖对我们非常重要，我们将严格遵守法律法规要求采取...
隐私政策
生效日期：2023 年 8 月 28 日【引言】欢迎您使用通义万相大模型API，我们将基于本平台为您提供通义万相大模型接口测试服务（下称”本服务“）。我们深知个人信息对您的重要性，您的信赖对我们非常重要，我们将严格遵守法律法规要求采取...
隐私政策
生效日期：2023 年 8 月 15 日【引言】欢迎您使用通义千问大模型API，我们将基于本平台为您提供通义千问大模型接口测试服务（下称”本服务“）。我们深知个人信息对您的重要性，您的信赖对我们非常重要，我们将严格遵守法律法规要求采取...
使用EAIS推理PyTorch模型（Python）
在您已有的PyTorch模型运行环境中安装EAIS提供的Python软件包。推理性能 与GPU实例（NVIDIA T4）相比，使用EAIS推理会明显提升推理的性能。Python脚本使用 eais.ei-a6.2xlarge规格的EAIS实例与使用GPU实例（NVIDIA T4）推理的性能对比数据 ...
使用EAIS推理PyTorch模型（Python）
在您已有的PyTorch模型运行环境中安装EAIS提供的Python软件包 更多信息，请参见《操作指南》中的 使用EAIS推理PyTorch模型（Python）。推理性能 与GPU实例（NVIDIA T4）相比，使用EAIS推理会明显提升推理的性能。Python脚本使用 eais.ei-a6...
推理加速（Blade）概述
PAI-Blade结合了多种优化技术，对训练完成的模型进行优化，从而达到最优的推理性能。同时，PAI-Blade提供的C++ SDK可以部署优化后的模型推理，帮助您快速的将模型应用于生产。本文介绍PAI-Blade的工作原理和使用流程。背景信息 PAI-Blade是...
部署及微调Qwen1.5系列模型
通过PAI Python SDK使用模型 PAI-QuickStart提供的预训练模型也支持通过 PAI Python SDK 进行调用，首先需要安装和配置PAI Python SDK，您可以在命令行执行以下代码：#安装PAI Python SDK python-m pip install alipai-upgrade#交互式的...
文本生成图像API详情
当前模型支持的风格包括但不限于：水彩、油画、中国画、素描、扁平插画、二次元、3D卡通 模型概览 模型名 模型简介 wanx-v1 通义万相-文本生成图像大模型，支持中英文双语输入，重点风格包括但不限于水彩、油画、中国画、素描、扁平插画、...
部署及微调Qwen-72B-Chat模型
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型，它的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手...
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...
Stable Diffusion AIACC加速版部署文档
SDXL base模型 sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors：SDXL refiner模型 v1-5-pruned-emaonly.safetensors：Stable Diffusion 1.5模型 v2-1_768-ema-pruned-fp16.safetensors：Stable Diffusion 2.1模型 我们可以根据输入文字以及生成图片...
批处理接口API详情
已安装最新版SDK：安装SDK。本模型请求处理时间较长，服务采用异步方式提供，SDK进行了封装，您既可以按异步方式调用，也可以按照同步方式调用。说明 接口限制：对单账户（含主账号与RAM子账号）任务下发接口限制QPS为1，并发任务数量限制...
使用第八代Intel实例单机部署Qwen-72B-Chat
本文介绍如何使用阿里云第八代Intel实例，基于BigDL-LLM单机部署通义千问Qwen-72B-Chat语言模型进行AI对话。背景信息 什么是Qwen-72B-Chat 通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预...
文本生成图像API详情
当前模型支持的风格包括但不限于：水彩、油画、中国画、素描、扁平插画、二次元、3D卡通 模型概览 模型名 模型简介 wanx-v1 通义万相-文本生成图像大模型，支持中英文双语输入，重点风格包括但不限于水彩、油画、中国画、素描、扁平插画、...
新版本升级说明
模型调用（包括模型中心的官方模型如通义千问、通义万象等，开源模型如Llama2、百川和ChatGLM等开源大语言模型，以及定制模型）的方式请参考文档 模型中心。新版本SDK安装方式请参考文档 安装SDK。业务空间调整 业务空间用来做客户的数据...
搭建具备大模型和向量检索功能的知识库应用程序
模型类型 模型名称 容器内模型文件路径 DeepGPU-LLM转换模型 qwen-7b-chat-aiacc/llm-model/qwen-7b-chat-aiacc DeepGPU-LLM转换模型 qwen-14b-chat-aiacc/llm-model/qwen-14b-chat-aiacc DeepGPU-LLM转换模型 chatglm2-6b-aiacc/llm-model...
批处理接口API详情
已安装最新版SDK：安装DashScope SDK。本模型请求处理时间较长，服务采用异步方式提供，SDK进行了封装，您既可以按异步方式调用，也可以按照同步方式调用。说明 接口限制：对单账户（含主账号与RAM子账号）任务下发接口限制QPS为1，并发...
管理识别模型
识别模型是 DMS 敏感数据识别能力的升级，在敏感数据识别能力的基础上，扩充了内置的模型数量，同时，也支持自定义识别模型，您可以通过使用内置和自定义模型构建专属的敏感数据识别能力。本文介绍如何查看识别模型、添加、编辑和删除...
EAIS软件包说明
在您绑定EAIS实例至ECS实例上后，您还需要在ECS实例上安装EAIS提供的软件包才能在ECS实例上运行GPU任务。本文为您介绍如何安装EAIS软件包及软件包的使用方法。软件包列表 您在使用EAIS的过程中，可能需要安装的EAIS软件包如下：eais-tool：...
基础模型
本文介绍如何使用基础模型接口实现企业真实性评级。基础信息 接口名：EntVerify。服务地址：cloudauth.aliyuncs.com 。请求方法：POST和GET。传输协议：HTTPS。接口说明：基础模型接口为您提 供企业真实性评级服务，您可以参考接口返回的...
服务部署：控制台
EAS 支持将从开源社区下载的模型或您自己训练获得的模型部署为推理服务或AI-Web应用。针对不同方式获取的训练模型，EAS 支持不同的部署方式。此外，EAS还提供了一系列针对特定场景的部署方式，您可以通过控制台快速将其部署为API服务。本文...
Kohya使用方法与实践案例
SDWebUI是SD的一个可视化浏览器操作界面，它集成了丰富的功能，不仅可以在网页端进行文生图、图生图等操作，还可以通过安装各类插件以及导入多种模型等方式，满足更高程度的定制化的绘图需求，从而生成一个较为可控的结果。通过SDWebUI服务...
方差膨胀系数VIF
一、组件说明 方差膨胀系数（VIF）是用于检测多元回归模型中自变量之间多重共线性的指标。VIF是一个统计量，衡量自变量之间线性相关性的强度。如果一个自变量与其他自变量高度相关，则该自变量对响应变量的贡献将受到其他自变量的影响，这...
Pearson相关系数
通常，Pearson相关系数用于判断机器学习模型中两个特征之间的线性关系，如果两个特征相关度较强，则表明这两个特征有重复的嫌疑，您可以根据具体的情况选择丢弃一个特征，以保证模型的有效性。语法 CREATE FEATURE feature_name WITH...
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