CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
模型创建
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
数据库内机器学习
目前Lindorm ML支持的算法如下表所示：任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
人工神经网络
功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
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）
插件简介 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...
组件参考：所有组件汇总
深度学习框架及开通说明 阿里云机器学习平台支持深度学习框架，您可以使用这些框架及硬件资源来使用深度学习算法。时间序列 x13_arima 该组件是基于开源X-13ARIMA-SEATS封装的针对季节性调整的Arima算法。x13_auto_arima 该组件包括自动...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。支持地域（region）当前AutoML...
PAI灵骏智算服务概述
PAI灵骏 主要面向图形图像识别、自然语言处理、搜索广告推荐、通用大模型等大规模分布式的AI研发场景，适用于自动驾驶、金融风控、药物研发、科学智能、元宇宙、互联网和ISV等行业。您只需为AI训练所消耗的资源付费，无需建设、调优和运维...
GPU计算型和GPU虚拟化型实例概述
I/O优化实例 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘 网络：支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：中小规模的AI训练业务 使用CUDA进行加速的HPC业务 对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务 深度学习，...
产品改版通知
各版本介绍如下：行业算法版：内置电商、内容等行业搜索算法能力，AI助力搜索业务增长；高性能检索版：一键平滑扩缩容，提供高并发、低延迟、高可用的检索服务；向量检索版：大规模分布式公有云向量检索解决方案；召回引擎版：大规模在线...
操作指南
相关文档请参考下表：商品版本 文档 OpenSearch-行业算法版 实例管理 搜索算法中心 统计报表 搜索测试 更多操作参考：行业算法版 OpenSearch-高性能检索版 实例管理 搜索配置中心 统计报表 搜索测试 更多操作参考：高性能检索版 OpenSearch...
基本配置
配置介绍【线上应用配置】当通过首页进入【搜索算法中心-召回配置-基本配置】，选择了“应用名”和“线上应用”，就会显示如上图所示的列表，展示当前应用正在使用的分词配置。线上应用可通过右上角的“线下变更”按钮修改应用结构。【线下...
Designer概述
深度学习框架组件 包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。自定义算法组件 包括SQL脚本、Python脚本、PyAlink脚本等自定义算法组件，可以满足您更加定制化的算法工作流...
基本配置
配置介绍【线上应用配置】当通过首页进入【搜索算法中心-召回配置-基本配置】，选择了“应用名”和“线上应用”，就会显示如上图所示的列表，展示当前应用正在使用的分词配置。线上应用可通过右上角的“线下变更”按钮修改应用结构。【线下...
定制排序模型
创建特征描述流程 创建 独享型 集群规格的OpenSearch-行业算法版实例之后，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 特征描述 页签下，点击 创建 按钮：填写 特征...
特征管理
添加特征表 创建 行业模板 之后，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>特征管理，然后点击 添加特征表 按钮：在添加MaxCompute特征表窗口，填写 特征表名称，选择相应的MaxCompute 数据源，并...
自动机器学习（AutoML）
AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。...
AutoML工作原理
您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入到后端进行处理。一次实验会根据配置的算法来生成超参组合，而每个超参组合会对应一个trial。说明 您可以设置多个trials并发，以提升速度，但是...
基本概念
cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...
停用词干预词典
在控制台—->搜索算法中心—->召回配置—->词典管理，创建 停用词词典：填写“名称”，词典类型 选择“停用词”：2.在新建的停用词干预词典里 新增干预词条，例：此处在停用词栏填“的”，干预类型选择“添加”：3.在查询分析界面把刚刚...
召回定制分析器
功能简介 分词作为搜索引擎中一个重要的基础组件，分词效果会直接影响搜索结果。由于业务场景的多样性，不同行业不同客户都有各自的特殊性，只有具体到客户应用级别的定制分词才能对每一个客户分词效果做到保障。召回定制功能就是由此产生...
黑白名单
创建词典，在搜索算法中心—->搜索引导—->黑白名单，点击“创建”按钮：2.填写相关信息，输入“名称”，选择对应的“类型”【下拉提示白名单/下拉提示黑名单】，点击保存：3.添加干预词条，在黑白名单列表页，找到对应词典，点击【操作】...
应用场景
深度学习 对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景，阿里云推荐GPU实例，不但性能表现卓越，同时大量节省成本。此外，GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求，适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...
实体识别干预词典
操作步骤：在控制台>搜索算法中心>召回配置>词典管理，创建 实体识别词典：填写 名称，词典类型选择 实体识别，分析类型选择 系统内置分析器/自定分析器（根据查询分析中配置的分析器类型选择），关联分析器中会自动过滤出符合条件的分析器...
拼写纠错干预词典
控制台>搜索算法中心>召回配置>词典管理，创建 拼写纠错词典：填写“名称”，词典类型 选择“拼写纠错”：2.在新建的拼写纠错干预词典里 新增干预词条，Query栏填写“福健”，纠正词栏填写“福建”，干预类型选择“添加”：3.在查询分析...
电商行业算法版
先在 搜索算法中心>召回配置>查询分析配置 页行业算法版默认生成的查询分析 sys_default 中配置文本向量化功能：2.在 功能扩展>搜索测试 页中添加固定参数进行测试：#必要参数说明 query=default:'牛肉' qp=sys_default raw_query=牛肉 ...
个性化底纹
配置流程 登录 OpenSearch控制台，左侧菜单依次选择 OpenSearch-行业算法版->搜索算法中心->搜索引导->热搜与底纹，选择好对应的OpenSearch应用，再点击 创建：填写 模型名称，模型类型 选择 个性化底纹模型，并选择模型训练的所需数据的 ...
游戏行业算法版
搜索测试 1、索引构建完成后可在 功能扩展>搜索测试 页面对游戏行业算法版的行业文本分析器对应的索引进行测试：以default索引为例，query子句填入：default:'游戏' 向量检索 如需测试向量检索功能请按如下流程操作：1.先在 搜索算法中心>...
教育行业算法版
搜索测试 索引构建完成后可在 功能扩展>搜索测试 页面对教育行业算法版的行业文本分析器对应的索引进行测试：以default索引为例，query子句填入：default:'教育' 向量检索 如需测试向量检索功能请按如下流程操作：1.先在 搜索算法中心>召回...
实时热搜
配置流程 登录 OpenSearch控制台，左侧菜单依次选择 OpenSearch-行业算法版->搜索算法中心->搜索引导->热搜与底纹，选择好对应的OpenSearch应用，再点击 创建：填写 模型名称，模型类型 选择 实时热搜模型，并选择模型训练的所需数据的 热...
内容社区行业算法版
搜索测试 索引构建完成后可在 功能扩展>搜索测试 页面对内容社区行业算法版的行业文本分析器对应的索引进行测试：以default索引为例，query子句填入：default:'企业' 向量检索 如需测试向量检索功能请按如下流程操作：1.先在 搜索算法中心>...
召回定制同义词
创建并训练模型 登录 开放搜索管理控制台，在依次点击 OpenSearch-行业算法版->搜索算法中心->召回配置->定制召回模型->创建：按要求填写 模型名称，选择 同义词模型 并选择 训练字段，最后点击 确认：说明 模型名称在模型创建后无法修改；...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
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