概述
内置平台模型 内置平台模型，即PolarDB for AI提供的自研平台类模型，会集成到 PolarDB 中发布，如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...
LightGBM
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
安全联邦学习-任务模式FL
一、什么是安全联邦学习-任务模式 功能介绍：通过任务的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更优...
安全联邦学习-工作流FL
一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍：通过工作流的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更...
决策树
决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断...
如何定义Manifest
出参描述/解释要简练且准确“模型识别”是需要大模型从用户问题中识别提取的字段，如果存在必填参数但又不是从用户问题中识别的（例如工号，是程序透传的，不会是用户问题中识别提取的），这种要勾选“业务透传”，否则会出现必填参数无法...
组件参考：所有组件汇总
随机森林 该组件是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
XGBOOST回归
在回归问题中，XGBoost每个决策树都是一个回归模型，它通过递归地分裂特征空间，将输入数据映射到一个连续的输出值。XGBoost通过最小化平方损失函数，学习每个决策树的叶子节点权重，并将所有决策树的输出值加权求和得到最终的预测结果。...
梯度提升决策树
功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
Prompt最佳实践
Prompt 工程简介 Prompt（提示词）是一个指令、问题或者语句，能被 用来引导或指示一个语言模型生成特定的文本输出。Prompt是用户与语言模型交互的起始点，它告诉模型用户的意图，并且期望模型能以有意义且相关的方式回应。通过精心设计的...
GBDT二分类V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
DAS Auto Scaling弹性能力
基于DeepLearning的数据库RT预测模型，该算法可基于数据库实例的CPU使用情况、逻辑读、物理读和iops等多项数据指标预测出实例运行时的rt值，用于指导数据库对BufferPool内存的缩减，为阿里巴巴数据库节省超27T内存，占比总内存约17%。...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
成本洞察功能说明
您可以通过成本趋势和组合查看不同的云产品消费情况，从而进行成本决策。通过集群总成本趋势分析集群成本 ⑤ 每日集群的总费用成本趋势统计。通过节点池成本费用趋势分析集群成本 ⑥ 集群中各节点池或虚拟节点（Virtual Node）的节点账单...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
热搜和底纹
什么是热搜和底纹 热搜和底纹是一个完整搜索引擎必备的基本功能，通常占据着搜索框入口的重要位置，提供不可或缺的业务价值。下图是看一个典型电商平台的热搜和底纹的位置。热搜和底纹处于搜索引擎整个工作流程的最上游，为搜索优化起铺垫...
GBDT二分类预测V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
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...
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...
LightGBM算法
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
常见问题
2.API-KEY问题 什么是API-KEY？DashScope灵积模型服务通过API-KEY进行调用鉴权和计量计费，目前支持主账号进行API-KEY的管理。API-KEY的上限个数是多少？当前每个主账号可以同时有3个生效的API-KEY。API-KEY被删除会有什么影响？目前支持主...
概述
典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法（K-Means）随机森林回归算法（Random Forest Regression）梯度提升回归树算法（GBRT）梯度提升决策树算法...
工作原理
日志服务智能异常分析App提供模型训练和实时巡检功能，支持对日志、指标等数据进行自动化、智能化、自适应地模型训练和异常巡检。本文介绍智能巡检的背景信息、工作原理、功能特性、基本...集成模型：通过集成多个树模型来构建最终的模型。
诊断决策树
执行诊断决策树 您可以通过以下任一方式执行诊断决策树：在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树 操作 列下的 执行，并在弹出的对话框中单击 确定。单击目标诊断决策树名称进入详情页，单击 执行，并在弹出的对话框中单击 确定。重要 仅...
常见问题
模型训练相关 1.当前百炼里面导入企业文档，进行问答，有进行FT或者某种方式的模型训练吗？有。导入文档只是通过对文档内容解析-分块-embedding向量化得到文档的向量数据库，然后在问答过程中先根据用户query进行向量检索，然后将检索结果...
什么是风险识别？
为了帮助不同行业、不同场景、不同发展阶段的企业，有效解决业务风险问题，风险识别推出了多种服务形式：MaaS化的风险识别模型：面向注册、登录、营销、信贷申请等通用场景的标准化模型识别服务，以API形式快速为客户提供业务风险的识别...
如何测试应用
如上图是一次调试过程，上方的暗色背景区域就是中控模型的执行结果，从这个过程信息中可以清晰地看到中控模型的决策过程，是否命中插件等等关键信息，有助于自助排查问题，详细的解析可以参考 下方的Debug过程解析。中间通义图标右侧的就是...
语音识别FAQ
在开启语义断句情况下，有可能是后处理模型的效果问题。解决方案：在用户停顿时持续地向服务端发送静音数据。语音识别能自动断开多句话吗？实时语音识别服务可以断开多句话。一句话识别服务的每个请求只对应一句话，无法断开。语音识别服务...
自定义召回模型
模型服务同PAI-EAS功能，用户在模型训练平台完成模型训练并且将模型存储到OSS以后，可以进入模型服务完成模型部署相关操作。点击左侧的模型上传部署按钮，右侧会弹窗出现配置页。Processor选择TensorFlow1.12，资源类型按需选择，模型文件...
逻辑回归
功能说明 逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的模型，用于估计某种事物的可能性。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...
机器阅读理解解决方案
您可以根据自己的业务场景自定义构建机器阅读理解模型，或使用PAI提供的默认模型，进行模型调优和线上部署，针对不同的问题从给定的篇章文本中抽取出相应答案。具体解决方案如下。基于PAI提供的机器阅读理解模型和算法，针对您自己的阅读...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策...删除诊断报告 在 诊断报告 页面，单击目标决策树 操作 列下的 删除，并在弹出的对话框中单击 确定。
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...
确定需求
您需要了解真实的业务需求是什么，以及确定整个业务系统能解决什么问题。业务调研 充分的业务调研和需求分析是数据仓库建设的基石，直接决定数据仓库能否建设成功。在数仓建设项目启动前，您需要请相关的业务人员介绍具体的业务，以便明确...
API详情
模型概览 您可以通过SDK或HTTP调用的通义千问系列模型如下表所示：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...
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...
部署及微调Llama-3系列模型
每条数据由问题、答案组成，分别用"instruction"、"output"字段表示，例如：[{"instruction":"你是一个心血管科医生，请根据患者的问题给出建议：我患高血压五六年啦，天天喝药吃烦啦，哪种东西能根治高血压，高血压克星是什么？...
插件调用详细说明
重要 模型插件调用需"申请体验"并通过后才可使用，否则API调用将返回错误状态码。Dashscope插件功能能够使得大模型的生成内容与外部三方应用结合，使得模型生成的内容更加准确和丰富，模型将拥有更好的生成能力。您也可以通过开发自定义...
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