针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
查看任务信息 在 模型训练作业详情 页面，查看任务运行的阶段，包括读取训练数据>训练数据读取完成>开始模型训练>模型训练完成>读取验证数据>验证数据读取完成>开始预测验证数据>预测完成，生成报告>开始保存模型>保存模型完成>任务完成，...
针对无标签数据创建智能巡检任务
查看任务信息 在 模型训练作业详情 页面，查看任务运行的阶段，包括读取训练数据>训练数据读取完成>开始模型训练>模型训练完成>读取验证数据>验证数据读取完成>开始预测验证数据>预测完成，生成报告>开始保存模型>保存模型完成>任务完成，...
图像度量学习训练（raw）
200 保存checkpoint的频率 否 保存模型文件的频率。取值为1表示1个epoch训练完成后保存一次模型。10 执行调优 读取训练数据线程数 否 读取训练数据的进程数量。4 开启半精度 否 选中该参数，表示使用半精度进行模型训练，用来降低内存占用...
AI推理服务概述
提交GPU共享模型推理任务 Tensorflow模型推理服务 您可以通过Arena把Tensorflow模型部署成Tensorflow-serving推理服务。部署Tensorflow模型推理服务 PyTorch模型推理服务 PyTorch是一种深度学习计算框架，可用来训练模型。您可以通过Triton...
使用AIACC-Training TensorFlow版
TensorFlow目前进行数据分布式训练的主流方式是Horovod，AIACC-Training 1.5支持使用Horovod API兼容的方式对TensorFlow分布式训练进行加速。本文为您介绍使用AIACC-Training TensorFlow版的具体操作及可能遇到的问题。适配Horovod API 本...
Dynamic Shape优化案例：使用Blade优化输入为Dynamic ...
关于C++的SDK使用方法请参见 使用SDK部署TensorFlow模型推理，下文主要介绍如何使用Python SDK部署模型。可选：在试用阶段，您可以设置如下的环境变量，防止因为鉴权失败而程序退出。export BLADE_AUTH_USE_COUNTING=1 获取鉴权。export ...
使用Blade优化基于TensorFlow的BERT模型
关于C++的SDK使用方法请参见 使用SDK部署TensorFlow模型推理，下文主要介绍如何使用Python SDK部署模型。可选：在试用阶段，您可以设置如下的环境变量，防止因为鉴权失败而程序退出。export BLADE_AUTH_USE_COUNTING=1 获取鉴权。export ...
服务部署：控制台
模型+processor部署服务：如果您想通过模型和Processor（包括 预置Processor 和 自定义Processor）进行AI推理服务的部署，则选择该部署方式。镜像/镜像AI-Web部署 部署方式选择 镜像部署服务 和 镜像部署AI-Web应用 时，参数配置如下表所示...
模型与权限
物联网边缘计算，为容器应用提供两种模型配置（数据模型和服务模型）、一种权限配置功能，可帮助您更好地开发容器应用。准备工作 在配置数据模型和服务模型前，请先通过物联网边缘计算的 咨询系统，填写您关于开发数据模型和服务模型的需求...
使用流程
在预测阶段，各参与方使用自己的部分模型和数据进行联合预测，获取最终的打分结果。产品使用的主要流程如下：在联合建模的业务应用中，多方安全建模控制台提供了模型开发、模型部署和调用跟踪的全链路功能，具体如下：模型开发 模型开发...
研发过程代码与平台模型的双向联动
相关操作文档，请参见：平台：生成代码 扫描代码与合并模型 插件：代码生成 代码扫描 模型上报 双向联动研发流程 不区分角色权限的简单双向联动研发流程 简单流程考虑研发人员同时拥有模型和代码的操作权限，研发人员对自己实现业务所对应...
模型比较
单击左侧模型和右侧模型分别对应的 添加模型，该模型文件来源可以是本地模型文件、模型库上的模型或逆向数据库的模型，也可以是同一个模型的不同分支、版本。您可以对两个模型比较的元素进行过滤和筛选，其他选项 中可以设置比较时是否忽略...
使用Blade EAS Plugin优化并部署模型
背景信息 目前 EAS 的TensorFlow和PyTorch Processor已经集成了Blade运行时SDK，因此如果您使用这两种Processor进行模型部署，则可以通过配置 EAS 服务配置文件的方式进行模型优化。说明 启用Blade EAS Plugin将在 EAS 服务之前对您提供的...
用户自定义模型使用案例
使用的模型为TensorFlow平台训练的一个逻辑回归预测模型，将模型保存为TensorFlow的二进制文件并上传至oss bucket。具体的训练过程本案例参考 https://www.tensorflow.org/guide/core/logistic_regression_core使用自定义模型进行预测...
EmbeddingVariable
适用于在线学习场景，同时省略了TensorFlow模型的数据预处理流程。Group Lasso正则。通常经过深度学习的Embedding变量规模超大，如果将其部署为在线服务，则会造成服务器压力。使用Group Lasso正则处理Embedding，可以减少模型部署的压力。...
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...
2.5D
下文介绍配置2.5D管道模型和冷却塔模型的具体步骤。2.5D管道模型 在组件编辑页面，从左侧 组件 页签中，拖拽 2.5D管道 模型到2.5D组件中，添加锚点绘制管道样式。可选：将鼠标指针移动至所选锚点上，使用 Backspace 键或 Delete 键删除所选...
进阶使用
BM25算法一般可以表示为如下形式：上式中，q 和 d 分别表示用来计算相似度的Query和Document，q i 表示 q 的第 i 个单词，R(q i,d)表示单词 q i 和文档 d 的相关性，W i 表示单词 q i 的权重，计算得到的 score(q,d)表示 q 和 d 的相关性...
新版本升级说明
新版本的业务空间使用方式调整如下 默认业务空间将不再强制传递业务空间标识，也就是说访问默认业务空间的模型和应用，不需要传递业务空间标识。在调用其他业务空间的应用时，采用传递workspace的方式取代原有AgentKey的方式。使用SDK调用...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
对于强化学习，Pai-Megatron-Patch提供了如PPO训练流程等，使用户能够使用SFT模型和RM模型进行训练。Pai-Megatron-Patch的各种工具和示例旨在为用户提供一个全面的大模型训练和评估的解决方案。关于阿里云灵骏产品的使用流程，请参见 智算...
地标建筑
本文介绍空间档案页面中地方标志性建筑和精模实体的基本属性信息。单击 空间档案 页面中的 地标建筑，即可打开...保存封面：在页面的中间模型预览区域右上角，您可以在配置完参数后，单击 图标，即可保存当前参数配置下的模型作为预览封面。
地标建筑
本文介绍空间档案页面中地方标志性建筑和精模实体的基本属性信息。单击 空间档案 页面中的 地标建筑，即可打开...保存封面：在页面的中间模型预览区域右上角，您可以在配置完参数后，单击 图标，即可保存当前参数配置下的模型作为预览封面。
定制排序模型
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灵活性和个性化。...
通义系列大模型计费调整通知
感谢您一直以来对通义千问大模型和阿里云百炼产品的支持，通义千问大模型部分规格将 2024年3月18日开始或调整计费。分类 商品/规格 调整前费用（元）调整后费用（元）大模型调用 qwen-plus 0.012/千tokens 0.02/千tokens qwen-72b-chat...
大语言模型
阿里云百炼平台上提供的1.8B模型、7B模型、14B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。Qwen 通义千问为阿里云研发...
提交训练作业
训练脚本示例如下：import argparse import os import json def train(hps,train_data,test_data):"""用户的模型训练代码"""pass def save_model(model):"""保存模型"""#通过环境变量获取输出模型路径，默认为/ml/output/model/。...
开始模型训练
完成隐私求交配置后，您可以基于准备好的数据训练模型，模型训练好且评审通过后可开始部署模型。前提条件 已完成隐私求交配置，且已有运行成功的虚拟宽表。步骤一：新建模型工程 进行模型训练之前，您需要先新建模型工程。登录多方安全建模...
模型管理
Model的‘ref’引用地址可以通过 CreateModel-创建模型 和 DescribeModels-获取已创建的模型 获取。‘ref’不支持循环引用。Api网关支持的模型可以参考如下定义：{"required":["name","photoUrls"],"type":"object","properties":{"id":{...
流程编排
如上图脚本节点可以新建判断、大模型和结束节点。配置节点 所有节点上都有 齿轮标识，鼠标悬浮上边出现该齿轮点击可配置。删除节点 所有节点以及连线上都有 删除 按钮，可以点击后进行删除。复制节点 所有节点都有 复制 按钮，点击后可复制...
模型预测概述
本文为您介绍在Designer训练得到模型后，如何进行生产化...离线预测 在Designer中，将训练获得的模型和测试数据集接入预测组件进行批量预测。并支持将预测工作流提交到DataWorks进行周期性调度，实现定时自动预测，详情请参见 离线批量预测。
管理数据模型
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 条计算。查看数据模型详情 在数据模型列表中，您还可以单击任一数据模型名称，进入该模型的详情页，查看详细信息，主要包括以下信息：基本信息：展示了数据...
功能说明
负载均衡策略规则 地址池 地址 是否支持 按权重返回地址 按权重返回地址 支持 返回全部地址 按权重返回地址 不支持，配置后地址中的“按权重返回地址”策略失效，以地址池的“返回全部地址”策略生效 返回全部地址 返回全部地址 支持 按...
部署及微调Qwen-72B-Chat模型
from pai.common.oss_utils import download#获取算法的输入数据，包括具体的模型和供测试的公共读数据集.training_inputs=m.get_estimator_inputs()#替换使用开发者自己的训练数据#training_inputs["train"]="oss:/<BucketName>/path/to/...
AI任务概述
借助ACK云原生AI套件提供的Arena命令行工具、AI负载调度、弹性数据集加速、GPU异构资源管理等基础能力，您可以在Kubernetes集群中简便、高效地运行各种AI任务，比如模型训练、测试和分析模型性能、部署模型推理服务等。本文介绍使用云原生...
基于抢占式实例的弹性训练
训练过程保护：借助抢占式实例的回收通知机制，可以在实例被回收前提前保存模型Checkpoint，确保训练进度不丢失，即使在实例突然释放的情况下也能恢复训练。容错与恢复机制：具备Fail tolerance和Failover能力，当部分抢占式实例被回收时，...
快速开始
大模型服务平台百炼提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考链接。Qwen ...
快速开始
灵积平台上提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。Qwen 通义千问...
线性回归
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
EAS一键部署HuggingFace&ModelScope服务应用
背景信息 当前，开放的模型社区（例如 huggingface、modelscope）提供了大量的机器学习模型和代码实现，其对应库的接口将模型、框架以及相关的处理逻辑进行了封装，您仅需使用几行代码即可直接端到端进行模型训练和调用等操作，无需考虑...
基本概念
工作区 通过预设的模型任务/行业典型场景帮助用户识别自身需求，用户通过工作区管理自己的数据集、模型和API服务。工作区是完整视觉智能能力定制生产和API服务管理的承载主体，用户可以对工作区进行独立授权。数据集 自学习平台的视觉AI...
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