在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务
本文案例中，使用开源框架TensorFlow和Keras配置生产环境，然后使用ResNet50卷积神经网络完成图像的特征提取及向量化，最后使用RAPIDS cuML库的KNN算法实现BF方式的向量索引和检索。说明 BF（Brute Force）检索方法是一种百分百准确的方法...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
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...
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...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
灵骏常见问题
您使用神经网络进行的许多计算都可以很容易地分解成更小的计算，各个小计算不会相互依赖。智能计算灵骏与普通GPU托管服务有什么不同？智能计算灵骏集群采用专为大规模AI计算场景所设计的系统架构和多层性能优化技术，能充分利用整体的计算...
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...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
性能指标
LogisticRegressionWithHe 10万 100维*100维 训练 50分钟 神经网络MLP 100万 100维*100维 训练 30分钟 决策树-XGBoostWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 50分钟 决策树-GBDTWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 120分钟 线性回归-...
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...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
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...
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...
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...
ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的...
ResNet使用卷积层提取图像的特征，并通过引入残差块结构，解决了深层神经网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题，大幅提升了深度神经网络的训练效果。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。使用限制 本文使用的环境需要满足...
TensorFlow常见问题
本文为您介绍TensorFlow的相关问题。如何开通深度学习功能？如何支持多Python文件引用？如何上传数据到OSS？如何读取OSS数据？如何为OSS写入数据？为什么运行过程中出现OOM？TensorFlow有哪些案例？如何查看TensorFlow相关日志？配置两个...
开源软件迁移
它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上，建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息，请参见 TensorFlow ...
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...
示例代码
无 无 无 静态网站应用 Hexo应用 Docusaurus应用 VuePress应用 AI场景 PyTorch案例 TensorFlow案例 OCR案例 目标检测案例 GPU应用模板案例 音视频处理 弹性高可用的高度自定义音视频处理 对直播视频流截图的应用 一个对浏览器全景录制 其他...
通用环境变量列表
DLC为TensorFlow训练配置的通用环境变量如下：环境变量名 描述 TF_CONFIG TensorFlow分布式网络拓扑信息，示例如下：{"cluster":{"worker":["dlc1y3madghd*-worker-0.t1612285282502324.svc:2222","dlc1y3madghd*-worker-1.t...
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...
模型仓库（FastNN）
PAI模型仓库FastNN（Fast Neural Networks）是一个基于PAISoar的分布式神经网络仓库。目前FastNN已经支持了Inception、Resnet、VGG等经典算法，后续会逐步开放更多的先进模型。目前FastNN已经内置于 Designer 平台中，并且可以直接在该平台...
灵骏智算资源组使用指南
TensorFlow环境变量 TensorFlow分布式作业通过TF_CONFIG环境变量来构建分布式的网络拓扑信息，对于TensorFlow，DLC设置了如下环境变量：环境变量名 描述 TF_CONFIG TensorFlow分布式网络拓扑信息，示例如下：{"cluster":{"worker":["dlc1y3...
准备工作
提交分布式训练任务时支持选择的公共镜像列表如下：类型 框架 镜像 社区镜像 TensorFlow tensorflow-training:2.3-cpu-py36-ubuntu18.04 tensorflow-training:2.3-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04 tensorflow-training:1.15-cpu-py36-ubuntu18....
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
大语言模型（LLM）是指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型，例如：GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。Megatron-LM 是由NVIDIA的应用深度学习研究团队开发的Transformer模型训练框架，它可以高效利用算力、显存和通信带宽，大幅提升了大语言...
PAI-TF数据IO方式介绍
PAI-TensorFlow支持读取OSS对象存储数据和MaxCompute表数据。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。读取OSS数据 主流程 ...
创建DSW实例
交互式建模（DSW）是PAI产品的云端机器学习开发IDE，为您提供交互式编程环境。在使用DSW前，您需要创建DSW实例。DSW支持通过控制台和...关于DSW的使用案例，详情请参见 DSW使用案例汇总。创建DSW实例等DSW相关API，详情请参见 DSW API概览。
Designer计费说明
单机8卡P100机器 27648 华东2（上海）单机8卡V100机器 67056 华东1（杭州）单机8卡V100机器 67056 华南1（深圳）单机8卡V100机器 67056 计费案例 计费示例详情请参见 Designer计费示例。欠费说明 欠费原因 您当前账号余额不足。预付费：您...
服务部署：控制台
TFServing部署：利用基于TensorFlow Serving的推理服务引擎，将Tensorflow标准的SavedModel格式的模型一键部署为在线推理服务。AI绘画-SDWebUI部署：一键部署基于开源SDWebUI绘画的AIGC服务，提供Web应用和API调用两种部署方式，通过用户与...
快速入门（FC）
更多关于在函数计算中使用NAS的最佳实践，请参见 基于函数计算和TensorFlow的Serverless AI推理。常见问题 使用 fc-nas-filemgr 应用会产生哪些费用？使用 fc-nas-filemgr 应用会涉及到下载文件和应用本身的网页流量费用以及文件存储费用。...
EAS模型服务概述
高速直连 EAS 提供高速直连的网络访问方式，EAS资源组和您的VPC网络连通后，您可以使用高速直连功能。后续无需通过网关，客户端可直接访问模型服务，可以大幅度提高访问性能、降低访问延时。地域限制 EAS 支持的地域包括华北2（北京）、...
Python脚本
专有网络配置 支持选择已创建的专有网络进行挂载。安全组 支持选择已创建的安全组进行挂载。高级选项 选中该参数后，支持配置以下参数：选择机器实例个数：您可以按照实际需要配置机器实例个数，默认为1。选择作业镜像：默认为开源的...
网络规划
所以企业级云上网络的重点是帮助企业用户更高效地搭建上云网络环境，而企业互联解决方案作为整体上云网络搭建过程的核心，需要帮助客户解决云上网络架构设计、云上云下网络互通、云上企业内部网络互通、云上企业间私网访问等场景下的问题。...
命令行使用说明
vpc,-vpc,-vpc_name：指定私有网络名称。cuda,-install_cuda,-cuda_install：自动化安装CUDA。创建一个Ubuntu系统的实例，并指定实例名称和规格，同时自动安装CUDA：fastgpu create-name fastgpu_vm-np 1-instance_type ecs.gn6v-c8g1.16...
FeatureStore概述
搜索引擎排序场景：该场景下的特征数据包括关键词匹配度、点击率、销售量等，通过使用FeatureStore训练排序模型，对 ES/OpenSearch 等搜索引擎召回结果，用召回结果请求EAS中tensorflow模型的打分服务，根据用户的搜索意图和个人喜好，为其...
使用EAIS推理PyTorch模型（Python）
您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个...您也可以使用EAIS体验EAIS推理TensorFlow模型的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS，具体操作，请参见 使用EAIS推理TensorFlow模型。说明 更多EAIS实例使用方法，请参见 使用EAIS实例 或 实践教程。
使用EAIS推理PyTorch模型（C++）
您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个...您也可以使用EAIS体验EAIS推理TensorFlow模型的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS，具体操作，请参见 使用EAIS推理TensorFlow模型。说明 更多EAIS实例使用方法，请参见 使用EAIS实例 或 实践教程。
创建GPU实例
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