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...
XGBOOST回归
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
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...
XGBOOST多分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
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...
XGBOOST二分类
参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...
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...
修改预约重启时间
在 计划内运维事件 列表中，在 云服务器 页签下，找到已经设置了重启计划的ECS实例，在 操作 列，单击 预约重启。在 预约重启时间 页面，选择 预约日期 和 预约时间。说明 预约重启时间不能超过 最晚可预约时间。其中，最晚可预约时间 比 ...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
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...
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...
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...
部署及微调Qwen1.5系列模型
通义千问1.5（qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模的开源模型，从而满足不同的计算需求。PAI已对该系列模型进行全面支持，本文以qwen1.5-7b-chat模型为例为您介绍如何在PAI-快速开始...
API详情
模型概览 您可以通过API使用的通义千问系列模型详情如下表所示：模型名称 模型简介 模型输入/输出限制 qwen-turbo 通义千问 超大规模 语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。模型支持8k tokens上下文，为了保证正常的使用和输出，API...
模型训练管理
每次进行意图模型训练均需要通过以建立一个 模型训练任务 的方式来完成，任务创建完成后系统将自动进行模型训练，训练完成后系统将自动创建一个新的模型，将生成的新模型进行对应场景绑定即可使更新后的模型生效。说明 每次发起模型训练时...
大语言模型
模型简介 Qwen1.5 Qwen1.5是Qwen开源系列的下一个版本。与之前的版本相比，Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性，改善了它们的多语言能力，并具备了强大的链接外部系统能力。灵积上提供API服务的是新版本qwen模型的chat版本，在...
快速开始
大模型服务平台百炼提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考链接。Qwen ...
快速开始
灵积平台上提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。Qwen 通义千问...
状态码说明
状态码参考 阿里云百炼模型服务的API调用将返回状态码以标识调用结果。通用状态码由阿里云百炼约定，各算法模型还可能在通用状态码的基础上增加自定义的状态码和状态信息。请通过返回结果中的 code 和 status 字段定位调用成功或失败的详细...
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...
API详情
灵积平台上提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。CodeQwen1.5 ...
模型介绍
username,blurry,bad feet prompt来源：C站 效果对比（左侧为原图，右侧为模型处理后图片）：LoRA模型 LoRA模型介绍 LoRA模型需要搭配主模型使用，无法单独生成图片，LoRA模型是在主模型的基础上训练出来的，所以与搭配的主模型使用效果会...
API详情
大模型服务平台百炼提供的1.8B模型、7B模型、14B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。Qwen 通义千问系列模型为...
基于函数计算部署Stable Diffusion实现更高质量的图像...
为了帮助您更好地快速部署模型，函数计算 内置了模型仓库，您可以在左侧导航栏，单击 模型库，在模型库选择自己喜欢的模型，单击 下载模型，下载模型到指定目录。重要 模型仓库由阿里云OSS提供，模型/数据集/文件均来源于第三方，无法保证...
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...
模型加载器
模型加载器是三维城市构建器创建模型的图层，支持独立的样式配置，包括模型加载器的通用样式、动效样式和交互样式等。本文介绍模型加载器各配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 模型加载器 图层，进入配置面板配置 模型加载器 ...
使用流程
产品使用的主要流程如下：在联合建模的业务应用中，多方安全建模控制台提供了模型开发、模型部署和调用跟踪的全链路功能，具体如下：模型开发 模型开发阶段基于多方安全建模控制台的隐私求交和模型训练模块进行操作，模型训练完成后您可以...
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...
使用私有池保障节省停机模式ECS实例的重启成功率
但是节省停机模式重启成功率依赖于实例库存，当业务峰值到来时，开启了节省停机模式的实例可能会因为库存不足导致重启失败，对业务带来更大的影响。本文介绍如何通过私有池保障节省停机模式实例的重启成功率。操作步骤 假设已有一台按量...
使用模型服务网格自定义模型运行时
当您遇到多模型部署时存在差异化运行时环境需求，或者需要优化模型推理效率、控制资源分配的问题时，可以使用模型服务网格自定义模型运行时，通过精细配置运行环境，确保每个模型都能在最适宜的条件下执行，提升服务质量、降低成本，并简化...
部署配置与一键部署
您可以在注册模型时对模型做服务部署配置，后续一键部署该模型时，会直接使用该配置，您无需手动编辑模型相关的配置信息，可以提升部署效率。本文为您介绍如何做服务部署配置及一键部署模型服务。服务部署配置 新模型注册时，您可以在 模型...
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...
PAI-TF模型导出和部署说明
如果您希望集成线上服务、验证性能、或者将训练好的模型提供给其他系统调用，您可以将PAI-TF模型导出并部署。本文为您介绍PAI-TF模型导出和部署相关说明，包括导出SaveModel通用模型、保存和恢复检查点以及如何将TF模型部署到EAS。警告 ...
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