稀疏备份
RDS SQL Server在常规备份能力的基础上支持稀疏备份。您可更灵活地设置备份策略并保留最少的备份集。该功能在有效缩短备份集恢复时间的同时，降低了备份集存储成本。本文介绍配置稀疏备份的方法。常规备份与稀疏备份的区别 对比项 常规备份...
稀疏备份
RDS PostgreSQL 在常规备份能力的基础上支持稀疏备份。您可更灵活地设置备份策略 并 保留最少的备份集。该功能在有效缩短备份集恢复时间的同时，降低了备份集存储成本。本文介绍配置稀疏备份的方法。常规备份与稀疏备份的区别 对比项 常规...
稀疏备份
RDS MySQL在常规备份能力的基础上支持稀疏备份。您可更灵活地设置备份策略并保留最少的备份集。该功能在有效缩短备份集恢复时间的同时，降低了备份集存储成本。本文介绍配置稀疏备份的方法。常规备份与稀疏备份的区别 对比项 常规备份 稀疏...
Mixtral-8x7B稀疏大模型最佳实践
本方案旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏智算平台，实现稀疏大语言模型Mixtral的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理和在线服务部署等完整的开发流程。以Mixtral-8x7B模型为例，为您详细介绍该方案的开发流程。前提条件 本方案以...
混合查询最佳实践
对比传统的 文本+向量 多路召回，向量检索版中的稀疏-稠密向量是将稠密向量和稀疏向量嵌入组合为单个向量，而其中的稀疏向量是将文本向量化成稀疏向量，稠密向量是传统的向量。稀疏向量和稠密向量代表不同类型的信息并支持不同类型的搜索。...
特征尺度变换
特征尺度变换算法组件支持对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换。功能介绍 特征尺度变换的功能如下：支持常见的 log2、log10、ln、abs 及 sqrt 等尺度变化函数。支持稠密及稀疏数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置...
高级备份设置
开通高级备份设置后，可使用稀疏备份功能，本文介绍了相关的概念及操作。简介 在集群的备份恢复界面切换高级备份设置后，即可使用稀疏备份功能。您可以按照每周、每月、每年的方式来设置备份集保留周期，实现间隔很长时间保留一个备份集，...
GBDT二分类V2
可视化配置参数 输入桩配置 输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 输入数据 无 读数据表 是 组件参数 页签 参数 是否必选 描述 默认值 字段设置 是否为稀疏向量格式 否 输入表中用于训练的特征列是否为稀疏向量格式。...
向量文本混合查询
2],"values":[1.2,2.4]},"topK":2,"order":"DESC"} tableName：表名 indexName：本例中为 vector vector：稠密向量 sparseData：稀疏向量 indices：稀疏向量下标 values：稀疏向量值 topK：取topK个结果 order：排序策略，DESC为倒序。...
变更配置
简介 Opensearch-LLM智能问答版提供了向量模型、稀疏向量模型、多种切片方式和图片内容识别的向量模型可供客户根据实际需求自由选择。操作步骤 1、点击实例管理下的 数据配置->变更配置。2、根据实际需求选择对应的 向量模型、稀疏向量模型...
备份策略
稀疏备份：稀疏备份支持您更灵活地设置备份策略并保留最少的备份集，最大限度地降低您的存储成本，常用于审计等备份长期保留的业务场景。如果您需要保障数据可在备份区间内的任意时间点可恢复，请务必保留日志备份；如果您中途进行关闭，则...
K近邻
输入表数据是稀疏格式 使用 KV 格式表示稀疏数据。kv间的分隔符 默认为英文逗号（,）。key和value的分隔符 默认为英文冒号（:）。参数设置 近邻个数 默认值为100。执行调优 核心数 默认系统自动分配。内存数 默认系统自动分配。方式二：PAI...
基本概念
Sparse Vector（稀疏向量）Sparse Vector（稀疏向量），稀疏向量是指大部分元素为0，仅少量元素非0的向量。在DashVector中，稀疏向量可用来表示词频等信息。例如，{1:0.4,10000:0.6,222222:0.8} 就是一个稀疏向量，其第1、10000、222222位...
删除或减少备份
方法二：通过稀疏备份保留最少备份集 部分地域的实例现已支持将备份策略页面 升级至高级版本，升级后可用于实现稀疏备份，您可以更灵活地设置备份策略并保留最少的备份集。具体详情，请参见 稀疏备份。方法三：将无需备份的数据删除或迁移...
关键词感知检索
建立关键词和原始语料的映射关系，常见的方法有倒排索引、TF-IDF、BM25等方法，其中TF-IDF、BM25通常用 稀疏向量（Sparse Vector）来表示词频。检索时，对检索语句进行关键词抽取，并通过步骤2中建立的映射关系召回关联度最高的TopK原始...
数据视图
该组件支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍 Designer 提供的数据视图算法的参数配置方式及使用示例。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置数据视图组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 ...
索引优化
大数据集场景下优先考虑稀疏索引：如果您的数据量非常地大，并且您的查询限定条件为<、、=、>=、>，需要从大数据量的表中取出少于50%的数据，那么使用稀疏索引（BRIN Index或者AOCS表的metascan）可以极大地减少无效数据的加载。...
添加数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：添加相应字段值（包括主键、稠密向量、稀疏向量下标、稀疏向量值），点击 添加：当执行结果出现"message":"success"说明数据上传成功：数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：添加...
预测
稀疏矩阵 使用KV格式表示稀疏数据。key与value分隔符 默认为英文冒号（:）。kv对间的分隔符 默认为英文逗号（,）。执行调优 核心数 与参数 每个核的内存大小 搭配使用，取值范围为正整数。每个核的内存大小 与参数 核心数 搭配使用，单位为...
聚类模型评估
输入为稀疏格式 使用KV格式表示稀疏数据。kv键间分隔符 默认为英文逗号（,）。kv键内分隔符 默认为英文冒号（:）。执行调优 核心数 与参数 每个核的内存大小 搭配使用，取值范围为正整数。每个核的内存大小 与参数 核心数 搭配使用，单位为...
功能特性
RDS MySQL稀疏备份 RDS SQL Server稀疏备份 RDS PostgreSQL稀疏备份 PolarDB MySQL稀疏备份 多云多端统一管理 提供多云数据库、多种存储类型的统一备份管理。支持的数据库引擎与功能 三方集成和兼容 三方备份数据的集成和兼容。支持的数据...
PS线性回归
是否稀疏格式 使用KV格式表示稀疏格式。kv间的分隔符 默认使用空格分隔。key与value分隔符 默认使用半角冒号（:）分隔。参数设置 L1 weight L1正则化系数。该参数值越大，表示模型非零元素越少。如果过拟合，则增大该参数值。L2 weight L2...
逻辑回归二分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归二分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 训练特征列 输入数据源中...
引擎版本特性
主键查询 向量查询 向量文本混合查询 SQL 支持 不支持 向量化模型 文本向量化 图片向量化 文本向量化 图片向量化 文本稀疏向量 图片多主体识别 向量查询 单向量查询 多向量查询 带namespace查询 预测查询 向量查询参数：指定topN、设置低分...
线性模型特征重要性
线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
逻辑回归多分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，PAI提供的逻辑回归可以支持多分类，且支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归多分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 ...
备份大小
方法二：通过稀疏备份保留最少备份集 部分地域的实例现已支持将备份策略页面 升级至高级版本，升级后可用于实现稀疏备份，您可以更灵活地设置备份策略并保留最少的备份集。具体详情，请参见 稀疏备份。方法三：将无需备份的数据删除或迁移...
备份方案概览
本文介绍RDS PostgreSQL...稀疏备份 稀疏备份 高频快照备份 高频快照备份 下载备份 常规下载 下载备份 高级下载 说明 适用于PostgreSQL高可用云盘版实例。查看 查看备份空间免费额度 查看备份空间免费额度 删除备份 删除数据备份 删除备份数据
特征异常平滑
特征平滑组件可以将输入特征中包含异常的数据平滑到一定区间，支持稀疏和稠密数据格式。背景信息 平滑方法如下：ZScore平滑 如果特征分布遵循正态分布，则噪音一般集中在-3×alpha 和 3×alpha 之外，ZScore是将该范围的数据平滑到[-3×...
奇异值分解
无 tol 否 收敛误差 1.0e-06 enableSparse 否 输入数据是否为稀疏格式：true false false itemDelimiter 否 指当输入表数据为稀疏格式时，kv间的分隔符。空格 kvDelimiter 否 指当输入表数据为稀疏格式时，key和value的分隔符。冒号 ...
K均值聚类
输入为稀疏矩阵 使用KV格式表示稀疏数据。kv键间分隔符 默认为半角逗号（,）。kv键内分隔符 默认为半角冒号（:）。参数设置 聚类数 取值范围为1~1000。距离度量方式 支持 Euclidean、Cosine 及 Cityblock 方式。质心初始化方法 支持 Random...
疏密快照管理策略
功能说明 根据您选择的备份频率，将有不同的稀疏保留规则。更多功能详情，请参见 高频快照备份。快照频率 快照保留策略 频率为分钟级 快照频率若设置为分钟级别，1小时内的快照数据会全部保留。超过1小时仅保留整点后完成的第一个快照点；...
PAI-TF数据转换方法
trans_csv_id2sparse Python接口 将标记有效位置的CSV字符串集合转换成为稀疏矩阵。trans_csv_id2sparse(records,max_id,id_as_value=True,field_delim=”,”)输入以下参数：参数 是否必选 描述 records 是 类型STRING数组待解析CSV字符串...
备份方案概览
备份方式1：自动备份策略 备份方式2：手动执行备份 备份SQL Server数据 快照备份（恢复速度极快）快照备份 稀疏备份（高级备份设置）稀疏备份 异地备份（跨地域备份）跨地域备份 跨账号备份 跨阿里云账号备份恢复数据 下载备份/存放备份 ...
新功能发布记录
RDS MySQL稀疏备份 RDS SQL Server稀疏备份 RDS PostgreSQL稀疏备份 PolarDB MySQL版稀疏备份 AnalyticDB PostgreSQL版 备份恢复 AnalyticDB PostgreSQL版 7.0版本实例支持备份恢复功能。数据备份 数据恢复 2023年7月 RDS MySQL、RDS ...
过滤式特征选择
根据您使用的不同特征选择方法，从所有稀疏或稠密格式的特征数据中选择并过滤出TopN的特征数据，同时保存为特征重要性表，实现了降低模型训练的难度和提高训练模型的精确度。本文为您介绍 Designer 提供的过滤式特征选择组件的参数配置和...
混合检索
使用内积时，只返回大于scoreThreshold的结果 默认不过滤 float 否 sort 排序表达式""string 否 SparseData 参数名称 描述 默认值 类型 是否必须 count 每个稀疏向量中包含的元素个数 只有一个稀疏向量时默认为indices长度 list[int]否 ...
为什么阈值报警规则触发延迟？
问题2：监控数据 非周期的 稀疏上报，报警延迟一个周期 原因 非周期或稀疏上报的监控数据，数据的落盘时间会有延迟。示例 示例1：假设某个监控指标的周期为300秒或900秒，如果数据较稀疏或非周期上报，则监控数据点最高可能有5分钟的延迟，...
备份方案概览
手动备份 备份部分库表 库表级备份 异地备份（跨地域备份）跨地域备份 跨账号备份 跨阿里云账号备份恢复数据 稀疏备份（高级备份设置）稀疏备份 高频物理备份 高频物理备份 高频快照备份 高频快照备份 保存备份 存放至用户自己的OSS 方式1...
PS-SMART多分类
页签 参数 描述 字段设置 是否稀疏格式 稀疏格式的 KV 之间使用空格分隔，key 与 value 之间使用英文冒号（:）分隔。例如 1:0.3 3:0.9。选择特征列 输入表中，用于训练的特征列。如果输入数据是Dense格式，则只能选择数值（BIGINT或DOUBLE...
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