PAI EAS模型在线服务部署不成功一直提示等待中
问题原因：模型文件类型错误 解决方案：PAI EAS预置的pytorch processor是基于c++ libtorch开发，仅支持加载TorchScript模型。请参考 PyTorch官方教程 将模型保存为TorchScript模型。更多信息 服务部署的参数配置可以参考如下模板：{...
线性模型特征重要性
线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
评分卡预测
线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果，对应到评分卡模型中，如果模型进行了分数转换，则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值，原始得分（未经分数转换）经过Sigmoid变换后得到该...
Lasso回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
岭回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...
产品功能
当前版本支持的机器学习模型包括：聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
地标建筑
模型信息 打开某个地标建筑详情列表后，您可以看到该建筑的模型信息详情，包括 模型风格、模型等级、模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型，在弹出的 预览模型 对话框中，您可以进行以下操作。查看模型基本...
地标建筑
模型信息 打开某个地标建筑详情列表后，您可以看到该建筑的模型信息详情，包括 模型风格、模型等级、模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型，在弹出的 预览模型 对话框中，您可以进行以下操作。查看模型基本...
动态特征提取
线性趋势：对采样数据序列进行线性拟合，取线性模型的系数，作为输出。变化趋势：对采样数据序列做Mann-Kendall测试（曼肯德尔检验），若“无趋势”，则输出0；反之，则取slope参数，作为输出。曼肯德尔检验：Mann-Kendall 趋势检验（有时...
Model
名称 类型 描述 示例值 object 模型。ModelId string 模型 ID。model-1123*ModelName string 模型名称。情感分析 GmtCreateTime string 创建模型 UTC 时间，格式 iso8601。2021-01-21T17:12:35Z GmtModifiedTime string 最后更新模型 UTC ...
逆向建模：物理表反向建模
查看建模失败的模型错误信息，快速定位问题并及时处理。说明 建模成功的模型已被物化至相应引擎，您无需再进行发布。建模成功的模型会被存放至维度建模中，您可以进入维度建模页面查看并进行后续的管理操作，详情请参见 模型管理。操作步骤...
智能设计（ArtLab）
背景 在大模型尤其是AIGC模型取得显著进展后，行业开发者迫切需要一个工具帮助他们利用AI和大模型解决行业领域内的内容生成问题。当前大模型对AI技术和编程的要求，使学习和使用模型的成本较高。因此需要ArtLab这样的工具，它屏蔽底层技术...
精模建筑
编辑模型 您可以移动鼠标到某个模型处，并单击 图标，即可打开编辑模型对话框，您可以对已上传的模型重新自定义设置 模型名称、模型风格、模型等级 和 制作商 等内容。模型基本信息配置，请参见 上传精模建筑模型 中的步骤4的内容。删除...
精模建筑
编辑模型 您可以移动鼠标到某个模型处，并单击 图标，即可打开编辑模型对话框，您可以对已上传的模型重新自定义设置 模型名称、模型风格、模型等级 和 制作商 等内容。模型基本信息配置，请参见 上传精模建筑模型 中的步骤4的内容。删除...
服务部署概述
模型预热 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，详情请参见 高级配置：模型服务预热。相关文档 服务部署完成后，您可以通过多种方式...
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...
错误信息查询
本文主要介绍通义听悟对接过程中常见的错误码、错误消息和解决办法。您可以优先在本文档查询错误码、错误消息，获取对应解决方案。调用API请求时常见错误码 HTTP status code 错误码 错误信息 描述 解决方案 500 ServerError Server error....
解决方案
导出的解决方案中没有新导入的模型怎么解决？导出的解决方案中没有新导入的模型怎么解决？在数据资源平台中，解决方案会在首次导入模型后生成快照，而在快照生成后再进行导入模型操作时，将不会对该解决方案中的内容产生影响。因此再次导入...
语音识别FAQ
可以在 智能语音交互控制台 中项目功能配置里查看具体的模型种类，目前有8k和16k两种采样率的模型，每个采样率下面又有多个领域模型，可以按需选择。语音识别是否可以混合识别极少量英文单词和字母？可以的，中文普通话模型支持对中英文...
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...
错误码
解决方案：请提交 工单，或联系Dataphin的支持人员协助处理。DPN.Bbox.MetaCenterServiceError 错误原因：元数据服务不可用。解决方案：请提交 工单，或联系Dataphin的支持人员协助处理。DPN.Bbox.ModelNotFound 错误原因：根据模型ID查询...
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...
安装并使用DeepGPU-LLM
在处理大语言模型任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义...
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...
错误码概述
MaxCompute提供错误码机制帮助您快速定位错误类型、严重等级及产生错误的原因等信息，帮助您快速定位并解决问题。本文为您介绍MaxCompute的错误码格式及错误码列表。错误码格式 MaxCompute错误码编码规则如下。错误编号:通用描述-上下文...
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...
机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
线性回归
功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中...
PS线性回归
线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...
错误码
错误码 错误码 描述 说明 4101 error network 网络连接错误 1101210 get tsl template failed 获取物模型模板错误 510 params error 参数错误 511 unsupported 不支持的参数 512 unsupported 不支持的参数 514 connect is exist 连接已经...
逻辑回归
尽管名字是逻辑回归，但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中，描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是...
类目预测干预词典
问题诊断：类目预测模型将Query“牛奶”的类目相关性计算错误。解决方案：新建类目预测干预词典，在词典中干预Query“牛奶”，将“牛奶杯”所属的家居用品类目（id是20）的相关度定为略相关，将“牛奶”所属的食品类目（id是15）的相关度定...
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...
分段多项式回归
功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...
云端运行日志转储
物模型校验错误TOP10设备 列表 展示指定时间内，发生物模型校验错误最多的10个设备，及相应的错误数量。您可以通过设备DeviceName查询日志，查看日志中的物模型校验错误详情，定位问题。服务端订阅流转消息量 折线图 展示指定时间内，AMQP...
Pipeline部署在线服务
例如：需要部署线性回归模型用于在线预测，则线性回归训练组件和线性回归预测组件都需要运行成功。在线服务限制单输入单输出，因此需要从离线的Directed Acyclic Graph（DAG）图中选择单一串行链路进行部署。前提条件 已创建模型工作流...
偏最小二乘回归
功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。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...
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