医疗场景识别
特色优势 准确率高：利用海量的图片样本训练模型，具有业内领先的准确率。实时性高：依托于阿里自建的EAS在线服务集群，精益求精优化Inference技术，提供弹性伸缩的低延时服务。技术前沿精深：基于阿里云 人工智能平台 PAI，应用阿里深度...
OCR文档自学习概述
本平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合学习等前沿AI技术，支持客户低成本实现个性化场景的文档数字化和信息化业务。提供用户可控的定制化工具，帮助用户实现其业务场景下的模型定制，实现业务数据驱动AI服务。多模态信息抽取，...
OCR文档自学习概述
本平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合学习等前沿AI技术，支持客户低成本实现个性化场景的文档数字化和信息化业务。提供用户可控的定制化工具，帮助用户实现其业务场景下的模型定制，实现业务数据驱动AI服务。多模态信息抽取，...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
机器阅读理解训练
您可以使用该组件训练机器阅读理解模型，针对给定的文档及问题，进行快速理解与问答，实现基于文档的智能问答。本文为您介绍该组件的参数配置与使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）...
机器阅读理解解决方案
参数设置 批次大小 训练过程中的批处理大小。如果使用多机多卡，则表示每个GPU上的批处理大小。4 说明 由于滑动窗口机制的存在，训练时批次大小不宜设置过大，否则易造成内存溢出。篇章最大长度 表示系统可处理的篇章最大长度。384 问句...
文本摘要训练
批大小 训练过程中的批处理大小。INT类型，默认值为8。如果使用多机多卡，则表示每个GPU上的批处理大小。文本最大长度 表示系统可处理的序列整体最大长度。INT类型，范围为（1，512），默认值为512。训练轮数 训练总Epoch的数量。INT类型，...
文本摘要预测
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
机器阅读理解预测
您可以使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。本文为您介绍该组件的参数配置和使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 输入保存的...
NVMe协议介绍
在将样本标注写入后，会将数据拆分给多个节点进行神经网络的分布式计算，特别是在以GPU为计算资源的高性能机器学习场景，慢速存储很可能成为整个系统的瓶颈，此时利用NVMe共享云盘的高性能，能有效地加速整个机器模型训练的性能。
小语种识别
特色优势 准确率高：利用海量的图片样本训练模型，具有业内领先的准确率。以身份证识别为例，准确率超过99%。实时性高：依托于阿里自建的EAS在线服务集群，精益求精优化Inference技术，提供弹性伸缩的低延时服务。技术前沿精深：基于阿里云...
Word2Vec
Word2Vec算法组件利用神经网络，通过训练，将词映射为K维度空间向量，且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表，输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...
PAI图像语义分割训练
PAI-EasyVision提供图像语义分割模型...FLOAT 0.01 num_train_images 否 总的训练样本数。如果使用自己生成的TFRecord，则需要指定该参数。INT 0 label_map_path 否 类别映射文件。如果使用自己生成的TFRecord，则需要指定该参数。STRING””
智能文创解决方案
阿里云PAI提供智能文创解决方案，帮助您快速搭建囊括模型离线训练、离线预测和在线部署的端到端全链路构建流程。旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息，实现各类文本生成任务，包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案...
PAI端到端文字识别训练
PAI-EasyVision提供端到端文字识别...FLOAT 0.01 num_train_images 否 总的训练样本数。如果使用自己生成的TFRecord，则需要指定该参数。INT 0 label_map_path 否 类别映射文件。如果使用自己生成的TFRecord，则需要指定该参数。STRING””
5分钟使用EAS一键部署Kohya SD模型微调应用
LoRA network weights LoRA网络权重，如果要接着训练则选用最后训练的LoRA。选填。Train batch size 训练批量大小。该值越大，对显存的要求越高。Epoch 训练轮数，将所有数据训练一次为一轮。需要自行计算。一般情况下：Kohya中总训练次数=...
PAI图像分类（多标签分类）训练
INT 1 num_train_images 否 总的训练样本数。如果使用自己生成的TFRecord，则需要指定该参数。INT 0 label_map_path 否 类别映射文件。如果使用自己生成的TFRecord，则需要指定该参数。STRING””相关文档 与图像分类模型不同，多标签分类...
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...
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...
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...
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），...
组件参考：所有组件汇总
组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...
Llama-3开源模型全托管灵骏最佳实践
预训练模型 先在DSW单机环境中对训练脚本进行调试，调试完成后，您便可以在DLC环境提交多机多卡的分布式训练任务，训练时长取决于您设定的训练Tokens数量。任务执行完成后，模型文件将被保存至/mnt/workspace/output_megatron_llama3/目录...
通义千问Qwen全托管灵骏最佳实践
本方案旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏智算平台，实现大语言模型（Qwen-7B、Qwen-14B和Qwen-72B）的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理和在线服务部署等完整的开发流程。以Qwen-7B模型为例，为您详细介绍该方案的开发流程。...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
per_device_train_batch_size Int 4 是 每个GPU在一次训练迭代中处理的样本数量。较大的批次大小可以提高效率，也会增加显存的需求。lora_dim Int 16 否 LoRA维度，控制LoRA模型使用的低秩矩阵的维度大小。lora_alpha Int 32 否 配置低秩...
利用DCGM实现GPU的性能分析
batch_size：用于设置训练任务每批包含的样本数大小。model Transformer：使用的模型架构为Transformer。lr 5：学习率为5，即模型参数更新的速度。登录 容器服务管理控制台 可以查看GPU监控大盘数据和指标。关于如何查看GPU的监控大盘，请...
安全防护
同时内置深度神经网络和机器学习等先进技术，通过样本扫描、特征萃取、特征对比和文件聚类等算法，实现多达44种敏感数据的精准识别。同时数据安全中心提供了敏感数据发现后的自动分类分级以及统计展示能力，通过对结构化和非结构化数据源的...
二分类评估
一、组件说明 二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。...与二分类训练正样本标签值保持一致。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC、KS值，需要选择predict_detail_result列。
产品优势
调优过程自主 您可以通过选择训练样本，训练的目标标签，并对训练后的模型指标和实际预测结果进行评估，完全自主控制算法模型针对您实际使用场景及样本的定制优化。支持多种调用方式 支持公共云API调用，无需您自行构建环境，快速满足您的...
逻辑回归二分类
逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数说明 字段...
横向逻辑回归二分类
横向逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，横向逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数...
横向二分类评估
一、组件说明 横向二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。...与二分类训练正样本标签值保持一致。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC、KS值，需要选择predict_detail_result列。
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
专有网络和交换机概述
您可以在自己定义的专有网络中使用阿里云资源，也可以在一个专有网络中创建多个交换机来划分子网。一个专有网络内的子网默认私网互通。本文为您介绍专有网络、交换机、路由器的概念和作用以及IPv4和IPv6网段的功能和差异。专有网络和交换机...
图像检测训练（easycv）
模型训练的优化方法，支持以下取值：momentum adam momentum 初始学习率 是 初始学习率 0.01 训练batch_size 是 训练的批大小，即单次模型迭代或训练过程中使用的样本数量。8 评估batch_size 是 评估的批大小，即单次模型迭代或训练过程中...
数据集管理
数据集模块是用来管理用户存储与组织样本及标注数据的数据组织单位数据集。前提条件 已新建工作区。具体操作请参见 工作区管理。新建数据集 用户需要新建数据集，来对模型训练需要使用的大量样本数据进行组织与管理。在左侧导航栏选择 自...
图像度量学习训练（raw）
0.03 训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。无 总的训练迭代epoch轮数 是 所有样本训练完成一轮表示一个epoch。总的epoch轮数表示所有样本共训练多少轮。200 保存checkpoint的频率 否 ...
基本概念
样本 自学习平台的样本特指用于训练或验证平台定制模型的精度性能的，来自用户实际需求场景的图像数据文件。算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择的最优模型，求解最优模型的计算方法。训练 机器在模拟人类大脑思维...
图像分类训练（torch）
[30,60,90]训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。2 评估batch_size 是 评估（验证）的批大小，即模型验证过程中，每次迭代（每一步）加载的样本数量。2 总的训练迭代epoch轮数 是 所有...
图像关键点训练
170,200 训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。32 评估batch_size 是 评估（验证）的批大小，即模型验证过程中，每次迭代（每一步）加载的样本数量。32 总的训练迭代epoch轮数 是 所有...
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