姜子牙通用大模型
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
开发流程
EAS概述 AI+大数据最佳实践 区域 描述 相关文档 ① 使用MaxCompute存储数据，首先在DataWorks中对数据进行预处理，然后PAI引用MaxCompute表作为数据源进行模型训练。创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器...
使用须知
三、确认已了解并开通如下资源 以下为完成离线建模所需云产品 序号 云资源名称 用途 1 云原生大数据计算服务MaxCompute 数据清洗、特征工程、准备训练样本 2 大数据开发治理平台DataWorks 数据清洗、特征工程、模型训练和评估、更新模型、...
产品简介
数据源 提供数据的源点，会根据这些数据来构建私域知识库，用于后续的检索、知识问答 大模型 大规模预训练语言模型是指使用海量文本数据进行预训练的语言模型。它通过学习大量的语言知识和语境信息，能够生成高质量的文本或提供语义理解。...
生成中文摘要
说明 如果您准备了训练数据集，在 模型训练 区域，参照 微调训练模型 操作步骤更新训练数据集后，再单击 训练。页面将自动跳转到 任务详情 页面。您可以单击 任务日志，查看训练过程。四、部署和调试微调后的模型 在 任务详情 页面 模型...
大语言模型
千问模型基于Transformer架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数...
快速开始
千问模型基于Transformer架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数...
上传与下载数据文件
上传的数据文件可以作为数据源进行模型训练和评估，模型训练完成后，您可以将得到的预测结果或者模型导出，用在其他应用程序或系统中进行服务部署。本文为您介绍如何在Notebook或WebIDE页面上传与下载数据文件。注意事项 如果您上传数据...
三方开源大语言模型
为此，BELLE项目会持续开放指令训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。BELLE针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。更多信息可以参考...
线性回归算法（Linear Regression）
取值如下：False（默认）：在模型训练前不对数据进行正则化处理。True：在模型训练前将数据进行正则化处理。示例 创建模型与模型离线训练/*polar4ai*/CREATE MODEL linearreg1 WITH(model_class='linearreg',x_cols='dx1,dx2',y_cols='y',...
安全联邦学习-工作流FL
5、模型训练和预测 选择合适的算法和模型，训练模型并进行调参和优化。目前联邦学习模型可以选择XGBoost、Logistic Regression、DNN等。6、模型评估 使用各种评估指标和技术对模型进行评估，用户可以自行使用交叉验证等方法，测试不同数据...
快速开始
千问模型基于Transformer架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数...
BELLE开源中文对话大模型
为此，BELLE项目会持续开放指令训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。BELLE针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。开发者可以通过...
模型部署及训练
数据集配置 训练数据集 快速开始提供了默认的训练数据，如果您不使用默认数据集，需要按照模型文档中的训练数据格式准备好训练数据，然后参考以下两种方式上传训练数据。OSS文件或目录。单击，选择数据集所在的OSS路径。在 选择OSS目录或...
概述
训练数据集用于模型训练，测试数据集用于预测。创建机器学习模型，并通过MaxCompute提供的预测模型函数进行预测。通过MaxCompute提供的评估模型函数评估预测结果的准确性。快速使用示例请参见 快速入门。支持的机器学习模型 MaxCompute ...
BI分析功能简介
DataV的BI分析功能是基于DataV6.0迭代更新后的数据映射能力，通过简便实用的数据模型构建、视觉绑定和交互式动态数据查询，向用户提供探索数据间关系的能力，可以丰富可视化视图的创作模式，完善可视分析循环。本文介绍BI分析的基本概念。...
使用流程
本文介绍了联邦模型开发总体流程和基于联邦建模控制台开发联邦模型的流程。联邦建模是蚂蚁隐私计算服务...创建联邦表 数据预处理 模型训练 预处理应用 模型评估 保存模型，请参见 保存模型。说明 关于联邦模型开发的更多信息请参见 联邦建模。
OCR文档自学习
零代码自主定制 通过 少样本 等技术手段，降低模型训练门槛，让无算法基础的用户结合自己场景数据，自主完成模型定制，将数据资产转化成服务资产。高精度模型效果 内置超大规模与训练模型，通过高精度、少样本均衡算法，满足不同场景零代码...
BELLE开源中文对话大模型
为此，BELLE项目会持续开放指令训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。BELLE针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。开发者可以通过...
安全联邦学习-任务模式FL
模型训练任务：TrustML/training 预测任务：TrustML/prediction 1、Alice侧创建训练任务，进行任务配置。2、Bob侧在【通用计算-审批流程】审批任务。3、Alice侧运行任务，【通用计算-模型管理】查看模型。步骤二：创建【训练任务】，运行...
Designer概述
在进行模型训练时，Designer 提供 可视化大屏，以对过程中的数据、模型、评测指标进行可视化分析，辅助您获得最佳模型。Designer 支持工作空间内的工作流协作共享，同时支持将运行成功的工作流 部署至DataWorks做周期性调度 或者发布为 ...
定制排序模型
定制排序模型介绍 为了更好的满足用户的搜索排序体验，OpenSearch推出了定制排序模型功能，用户可以根据实际的业务场景添加自定义特征数据用于排序模型训练，并且可以自定义python或TensorFlow脚本编写排序模型描述，实现在搜索排序方面的...
产品简介
高性能 针对多个参与方可能出现的高延迟、低带宽问题，产品在通信机制上进行了优化，如采用模型/梯度稀疏化的方案，实现了对大规模、分布式模型训练的可靠支持。针对部分数据异构和算力异构的问题，则采用了 client 模型个性化算法，优化和...
API详情
千问模型基于Transformer架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数...
功能特性
自学习工具从模型新建、模型训练、模型部署三个视角帮助用户实现应用上的闭环，具体表现为工作区管理、数据标注和数据集管理训练、测试集管理、模型部署和模型管理五大功能模块。面向业务场景的工作区管理 积累深厚的行业AI视觉模型 基于...
什么是数据资源平台
依托数据资源平台，可设计高质量的标准化数据模型，减少重复开发工作，用户可全面了解数据质量、数据使用情况和系统运行情况，并从业务视角更直观地使用并探索数据，更高效地从数据中获取业务价值。目前数据资源平台提供以下功能：协同 ...
API详情
千问模型基于Transformer架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数...
基本概念
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方式的过程中高度依赖于过往解决问题的经验数据，要把这种解决问题的规律告诉机器就需要进行训练，而在真实业务...
数据模型概述
DDM目前支持逻辑模型和物理模型建模，其中物理模型又分为关系型数据模型和非关系型数据模型，支持的大数据引擎为MaxCompute、Hive。说明 Hadoop的MR调优参数属于底层，DDM是数据建模工具，支持设置表、字段等物理属性。
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...
OCR文档自学习概述
信息抽取模型：标准的“标注数据-模型训练”流程，通过可视化的模型标训完成业务专属的模型定制，适用于数据版式相对固定或可枚举，样本数量较为充足，对信息抽取准确率要求较高的业务稳定阶段。价值主张 数据资产化：支持数据资产的闭环...
EasyCkpt：AI大模型高性能状态保存恢复
在大规模模型训练中通常采用3D并行或ZeRO系列优化，大多数任务的数据并行副本数大于1，这使得模型训练参数在多个副本上都有备份。因此，当某个GPU设备发生故障时，可以通过其他机器的GPU上保留的副本来实现恢复。针对上述内容提到的大模型...
OCR文档自学习概述
信息抽取模型：标准的“标注数据-模型训练”流程，通过可视化的模型标训完成业务专属的模型定制，适用于数据版式相对固定或可枚举，样本数量较为充足，对信息抽取准确率要求较高的业务稳定阶段。价值主张 数据资产化：支持数据资产的闭环...
模型说明
可以较好地处理零样本场景下推理（不需要训练数据，直接预测）和小样本场景下fine-tune（经过少量样本，如1，5，10，100条数据训练后再应用预测），同时在全样本场景下fine-tune也具备较明显优势，推理速度较快。更多维度对比 模型 性能 ...
快速使用
Ziya-LLaMA 说明 支持的领域/任务：aigc Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大规模语言模型，它在大模型服务平台上的模型名称为"ziya-llama-13b-v1。Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，...
复购预测概述
数据要求 您需要提供 行为数据集 进行算法模型训练，对行为数据集的要求请参见 行为数据集样例。基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为...
功能简介
数据探索（Data Discovery）是一款面向业务人员的业务模型（智能数据与智能算子组装）编排、调试、运行及运营管理产品，旨在将“大数据”变成“人人都可用的大数据”。数据探索面向行业客户和业务人员，提供工具内容一体化的业务模型构建...
管理数据模型
在数据模型页面，您可以根据业务需要，查看并管理已创建的数据模型。查看数据模型 在数据模型列表页，您可以查看所有数据模型及其绑定的 API 数量与创建时间。说明 API 的请求数据模型和响应数据模型同时被使用，则 绑定的 API数量 按照 1 ...
快速使用
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
部署及微调Qwen-72B-Chat模型
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型，它的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手...
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