联邦模型管理
您可以将训练好的模型保存在模型管理中，并分发给各节点。各节点的技术运维人员可以根据联邦模型在节点中的存储地址，在节点本地获取联邦模型，并将其部署在节点中。前提条件 在任务执行完成后，保存了由脚本产生的联邦模型。查看模型列表 ...
使用EasyRec构建推荐模型
shuffle 设置该参数，可以对训练数据进行Shuffle，以获得更好的训练结果。shuffle_buffer_size Shuffle Queue的大小，表示每次Shuffle的数据量。该参数取值越大，训练效果越好。建议在训练前进行一次充分的Shuffle。FeatureConfig配置 常用...
图像关键点训练
TopDown 保存训练输出的OSS目录 否 存储训练模型的OSS目录，比如：oss:/examplebucket/output_dir/ckpt/。无 训练数据oss路径 否 如果您没有通过输入桩配置该组件的训练数据，则需要配置该参数。训练数据所在的OSS目录。比如：oss:/...
图像分类训练（torch）
Classification 保存训练输出的oss目录 是 存储训练模型的OSS目录，比如：oss:/examplebucket/yunji.cjy/designer_test。无 训练数据标注结果文件路径 否 如果您没有通过输入桩配置该组件的训练数据标注结果文件，则需要配置该参数。说明 ...
入门概述
评估模型 使用训练好的模型对预测数据集进行结果预测，并结合预测集中的“正确答案”评估模型效果。模板工作流demo 通过模板可以直接套用模板快速创建工作流，运行成功后进行模型部署，demo详情请参见 模板工作流demo。
人声克隆定制
调用接口 DetectAudioForCustomizedVoiceJob，提交已经训练好的音频，进行音频检测。重要 需要调用20次该接口，每次调用时提交对应的音频，共20条音频。调用接口 SubmitCustomizedVoiceJob，提交人声克隆训练任务，系统开始进行语音训练。...
常见问题
每次迭代好新的数据，最好把所有的最新数据放一起，从基础模型开始训练，不建议从之前SFT的模型开始训练（百炼支持的这种模型，更多是考虑训练成本，基于每次训练好的模型使用增量数据训练，比全量数据训练更快，但效果没那么好）。...
概念解释
模型部署 针对已经微调训练好的模型，如需评测此模型效果，或通过应用调用此模型，则需将模型部署为线上服务，平台为微调模型提供独占实例/按月计费的购买方式，注意，当部署模型成功后，此模型独占的实例服务即开始收费，具体收费模式见...
简历抽取
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...平台模型测试 基于平台已训练好的模型进行文本测试，可以针对需要提升的标签准确率进行单独训练；
文本内容风控解决方案
部署及调用模型服务 通过模型在线服务 EAS，您可以将训练好的文本风控模型部署为在线服务，并在实际的生产环境中调用，从而进行推理实践。准备数据 首先基于 iTAG 进行原始数据标注，然后将获得的训练集和测试集上传到数据仓库MaxCompute中...
司法裁判文书（事实认定）
司法裁判文书（事实认定）。重要 司法裁判文书（事实认定）：抽取司法裁判文书中事实认定的实体，属于自学习平台模型训练算法服务。...平台模型测试 基于平台已训练好的模型进行文本测试，可以针对需要提升的标签准确率进行单独训练；
合同抽取
平台模型测试 基于平台已训练好的模型进行文本测试，可以针对需要提升的标签准确率进行单独训练；附录：合同抽取内置字段及说明 序号 实体名称 说明 1 合同名称 2 合同编号 3 合同期限 4 合同份数 5 合同金额 6 合同金额小写 7 合同金额...
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。...
图像内容风控解决方案
部署及调用模型服务 通过EAS，您可以将训练好的内容风控模型部署为在线服务，并在实际的生产环境中调用，从而进行推理实践。准备数据 本方案使用PAI公共数据集，您也可以参照以下操作步骤准备数据集。将原始图片分为训练数据集和测试数据集...
Llama2-7B基于DSW的全参数微调训练
import gradio as gr import requests import json from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM#模型地址替换为自己训练好的模型地址。tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("/mnt/workspace/sft_llama2-7b",trust_...
基于抢占式实例的弹性训练
如下图所示：当回收后的Worker数量小于设定的最小Worker数目时，每个Worker会收到即将被回收的信号，在收到信号后Rank为0的Worker会执行保存Checkpoint的操作以保存训练的成果。如下图所示：至此，该任务会被挂起，以等待资源重新满足时从...
使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型
train_src#待上传的训练脚本目录|-requirements.txt#可选：训练作业的第三方包依赖 `-train.py#保存的训练作业脚本 提交训练作业 Estimator 支持用户使用本地的训练脚本，以指定的镜像在云上执行训练作业。训练作业脚本和命令 用户训练作业...
增量训练
注意：目前仅支持UTF-8编码方式的数据文件 步骤二：设置需添加的评价类别 步骤 三：标注数据 2.2 上传数据集 除了创建标注任务外，您也可以上传本地已标注好的训练数据，按示例文件的格式规整后，直接上传。三、创建模型 在“模型中心”...
API详情
交互流程 训练好的模型调用方式与Sambert语音合成一致，详情见 快速开始。调用方式 请求域名 https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes 接口采用HTTP方式调用，请注意不同接口将使用不同的请求类型（GET/POST/DELETE）及传参方式...
API详情
交互流程 训练好的模型调用方式与Sambert语音合成一致，详情见 快速开始。调用方式 请求域名 https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes 接口采用HTTP方式调用，请注意不同接口将使用不同的请求类型（GET/POST/DELETE）及传参方式...
创建及管理数据集加速槽
挂载点只支持被同一VPC网络的训练集群挂载。使用灵骏智算资源场景时，挂载点类型 需选择VPC，且选择的VPC和交换机需要与灵骏智算资源一致。启动自动回收 打开 启动自动回收 开关，您可以配置数据集加速槽的运行时间或停止时间，等到指定...
基于eGPU优化套件的ResNet50模型训练和推理
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。步骤一：准备模型和数据...
人物形象训练API详情
人物形象训练 说明 支持的领域/任务：aigc/facechain人物写真生成 对上传的图像...facechain-finetune training_file_ids Array Body 是 训练集文件列表，此处使用前述准备好的训练文件，支持url、file_id及两者混合"training_file_ids":[...
人物形象训练API详情
重要 人物形象训练API调用需“申请体验”并通过后才可使用，否则API调用将返回错误...facechain-finetune training_file_ids Array Body 是 训练集文件列表，此处使用前述准备好的训练文件，支持url、file_id及两者混合"training_file_ids":[...
使用EAIS训练PyTorch模型（EAIS内置AIACC-Training）
EAIS实例内置AIACC-Training 2.0加速库，可以提供更好的训练性能。通过在1个ECS实例上绑定多个EAIS实例的方式，实现GPU的弹性扩展，提供更高的训练易用性。具备远端GPU算力的弹性调整，使得模型装载能力更强，可以为LLama7B-33B-65B等不同...
自学习平台使用流程
3.2 上传数据集 除了创建标注任务外，您也可以上传本地已标注好的训练数据，按示例文件的格式规整后，直接上传。点击数据中心的上传已标注数据按钮，打开上传数据集窗口。四、模型管理 用户可以在 模型中心 中一键训练模型，查看模型评估...
配置固定公网IP地址
您可以查看到刚才保存的网络配置信息，也可以前往 专有网络控制台，查看刚才关联或自动创建的公网NAT网关相关资源信息。结果验证 登录 函数计算控制台，在左侧导航栏，单击 函数。在顶部菜单栏，选择地域，然后在 函数 页面，单击目标函数...
配置固定公网IP地址
您可以查看到刚才保存的网络配置信息，也可以前往 专有网络控制台，查看刚才关联或自动创建的公网NAT网关相关资源信息。结果验证 登录 函数计算控制台，在左侧导航栏，单击 服务及函数。在顶部菜单栏，选择地域，然后在 服务列表 页面，...
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...
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...
PAI端到端文字识别训练
PAI-EasyVision提供端到端文字识别模型的训练及预测功能，本文为您介绍如何通过PAI命令进行端到端文字识别模型训练。PAI-EasyVision对配置进行了简化，您通过-Dparam_config 即可配置常用参数，无需了解PAI-EasyVision的配置文件规则和逻辑...
图像度量学习训练（raw）
支持以下取值：数据并行的度量学习 模型并行的度量学习 数据并行的度量学习 保存训练输出的oss目录 是 存储训练模型的OSS目录，比如：oss:/examplebucket/yun*/designer_test。无 训练数据标注结果文件路径 否 如果您没有通过输入桩配置...
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...
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...
使用场景
因此需要通过-type 选项为ECI实例指定一个ECS GPU规格，-gpu 用于为实例中的容器分配GPU，-volume 用于挂载一个云盘到实例中，用于保存训练后的结果数据。该镜像较大，ECI需要一定的时间来下载镜像。您可以通过 eci ps 命令查看实例ID、...
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...
云原生AI套件开发者使用指南
本文以开源数据集fashion-mnist任务为例，介绍开发者如何利用云原生AI套件，在ACK集群运行深度学习任务，优化分布式训练性能，调试模型效果，并最终把模型部署到ACK集群中。背景信息 云原生AI套件包括一系列可单独部署的组件（K8s Helm ...
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...
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...
视频分类训练
算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练，目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert，其中swin-t-bert支持视频加文本...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您