图像检测训练（easycv）
无 预训练模型oss路径 否 如果有自己的预训练模型，则将该参数配置为自己预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 训练数据oss路径 是 仅当数据源格式为 COCO格式 时候，才会显示填写此单元格，此处...
MOSS开源对话语言模型
其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
模型创建
Lindorm AI引擎支持导入预训练AI模型，对数据库内的数据进行分析和处理或对时序数据进行建模，执行时序分析类任务。语法 CREATE MODEL model_name FROM {table_name|(select_statement)|model_file_path|huggingface_repo|modelscope_repo}...
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
您可以使用文本摘要预测组件，调用指定预训练模型对新闻文本进行预测，从而生成新闻标题。文本分类预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。文本匹配预测（MaxCompute）（即将...
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...
Kohya使用方法与实践案例
此时您可以选择借助神经网络，完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面，选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...
图像度量学习训练（raw）
ClsSourceImageList 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 度量学习模型使用的backbone 是 选择使用的主流模型，支持...
图像分类训练（torch）
ClsSourceImageList 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 图像分类模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持...
图像关键点训练
DetSourceCOCO 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 关键点检测模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持以下...
使用EasyTransfer进行文本分类
不仅支持EasyTransfer下的所有预训练模型，也支持用户自己的预训练模型OSS地址。pai-bert-base-zh STRING 步骤三：评估模型 训练完成后，您可以使用如下命令测试或评估训练结果。easy_transfer_app \-mode=evaluate \-inputTable=./dev.csv...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
预训练大语言模型面对来自于模型规模和数据规模的多重挑战，为了解决这些问题，PAI提供了在 DLC 上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程，帮助您在 DLC ...
使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
模型介绍 Mixtral-8x7B是基于编码器（Decoder-Only）架构的稀疏专家混合网络（Sparse Mixture-of-Experts，SMoE）开源大语言模型，使用Apache 2.0协议发布。它的独特之处在于对于每个Token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，...
PAI端到端文字识别训练
oss:/pai-vision-data-sh/pretrained_models/inception_v4.ckpt“”use_pretrained_model 否 是否使用预训练模型。BOOL true num_epochs 是 训练迭代轮数。取值 1 表示对所有训练数据都进行一次迭代。INT，例如40。无 num_test_example 否 ...
功能发布记录
2022-07-08 司法裁判文书（事实认定）2022年06月 项目类型 功能名称 功能描述 发布时间 相关文档 商品评价解析-增量训练 自学习模型 支持用户在平台商品评价解析预训练模型（电商领域、汽车领域、本地生活领域）的基础上，自定义需要增加的...
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...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
预训练模型使用教程
NLP自学习平台提供了一些预训练的特定领域模型服务。例如：商品评价解析服务、新闻层次分类服务、中文简历抽取、英文简历抽取等。注：预训练提供的模型服务无需自主标注训练，直接调用API即可使用；服务开通与资源包购买 预训练模型使用前...
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...
预训练模型（平台预置模型）
2023年3月24日，NLP自学习平台-预训练模型按照行业类型进行分类升级，全面迁移至NLP自然语言处理，模型调用方式和接口由NLP自学习平台提供，API接口参考文档如下。服务调用 模型调用文档参考：模型调用 SDK示例文档参考：SDK示例 API接口...
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...
BELLE开源中文对话大模型
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
BERT模型离线推理
算法简介 BERT是一种基于Transformer的自然语言处理预训练模型。它通过在大量文本数据上预训练，学习到文本的深层双向表示，然后可以通过少量的微调应用到各种下游的NLP任务中。该算法组件使用已经训练完的BERT分类模型，将输入表中的文本...
开发概览
如何使用Lindorm AI引擎 类型 说明 参考文档 模型创建 导入预训练AI模型或对时序数据进行建模训练，用于后续对数据进行分析和处理或执行时序分析类任务。模型创建 模型管理 查看数据库中所有模型、查看模型详细信息、删除指定模型。模型...
BELLE开源中文对话大模型
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
文本内容风控解决方案
pai-bert-base-zh 模型额外参数 用户自定义参数，可以配置预训练模型 pretrain_model_name_or_path，常用如下四种预训练模型：base-roberta base-bert tiny-roberta tiny-bert 模型精度排序：base-roberta>base-bert>tiny-roberta>tiny-...
模型说明
中文StructBert 基于阿里自研的Struct BERT，从大量无标注语料进行预训练的模型并且蒸馏后的模型，适合标注语料不足的中文任务。针对实体重叠问题进行了优化。建议一般用户选择该类模型。英文实体抽取模型 同时编码char/word 信息的BiLSTM+...
参考：性能基准评测
混合精度 实验环境：英文huggingface bert预训练 num-layers 12 hidden-size 768 num-attention-heads 12 num-params 110106428 local-rank 4 seq-length 512 micro-batch-size 16 global-batch-size 64 方案 吞吐（samples/s）Peak Memory...
三方开源大语言模型
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
图像内容风控解决方案
基于PAI提供的预训练模型，针对自己的图像风控场景，在可视化建模平台Designer上进行模型微调，从而基于Resnet50构建图像分类模型或目标检测模型。将模型部署至EAS，形成完整的端到端流程，从而自动识别生产过程中的风险内容。方案架构 ...
使用第八代Intel实例单机部署Qwen-72B-Chat
Qwen-72B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。而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，是通义千问对外开源的72B规模参数量的经过人类指令对齐的Chat模型。什么...
关键短语抽取
服务开通与资源包购买 预训练模型使用前，请确认是否已经开通了NLP自学习平台服务，开通后可购买资源包。NLP自学习平台：开通地址 自学习平台资源包：购买地址 一、创建项目 在NLP自学习平台中【点击进入自学习管控台】，支持多个基本项目...
图片分类
在快速开始中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用快速开始执行图片分类任务。前提条件 已...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
如果您希望以零代码的方式在PAI上完成Llama2系列大语言模型的训练和推理，您可以使用快速开始的一键部署，快速启动Llama2系列模型的在线推理服务，并通过WebUI和API两种方式调用，或者使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，实现定制...
人工神经网络
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）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
快速使用
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
功能特性
面向业务场景的工作区管理 工业领域垂直细分众多，从生产环境、工艺、设备到产品质地、形态千差万别，因此不同的业务场景在样本存储与组织、标注功能需求及预训练的源算法模型上会存在较大差异。工业视觉智能需要帮助用户来对这些特定场景...
快速使用
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。...
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...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您