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 之间使用半角冒号(:)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...
稀疏矩阵 当输入表数据为稀疏格式时,需要设置KV格式的特征。方式二:PAI命令方式 使用PAI命令方式,配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用,详情请参见 SQL脚本。PAI-name enum_feature_selection-project algo_public-...
Python#根据向量进行相似性检索+稀疏向量 ret=collection.query(vector=[0.1,0.2,0.3,0.4],#向量检索 sparse_vector={1:0.3,20:0.7})通过过滤条件进行匹配查询 Python#支持向量和主键都不传入,那么只进行条件过滤 ret=collection.query...
DashText,是向量检索服务DashVector推荐使用的稀疏向量编码器(Sparse Vector Encoder),DashText可通过BM25算法将原始文本转换为稀疏向量(Sparse Vector)表达,通过DashText可大幅度简化使用DashVector 关键词感知检索 能力。...
one-hot编码 您可以通过该组件后数据会变成稀疏,输出结果也是KV的稀疏结构。统计分析 数据视图 通过数据视图组件,您可以可视化地了解特征与标签列的分布情况及特征的特点,以便后续进行数据分析。协方差 该组件用于衡量两个变量的总体...
方法 必填 默认值 描述 vector(Vector vector)否-向量数据 sparseVector(Map(Integer,Float))否-稀疏向量 id(String id)否-主键,表示根据主键对应的向量进行相似性检索 topk(int topk)否 10 返回topk相似性结果 filter(String filter)否-...
ExistsQuery也叫NULL查询或者空值查询,一般用于判断稀疏数据中某一行的某一列是否存在。例如查询所有数据中address列不为空的行。数据结构 message ExistsQuery { optional string field_name=1;} 名称 类型 是否必选 描述 field_name ...
是 300[1,99999999]算法 自动:根据数据值是否是稀疏的,来决定选择“K-Means”或“elkan K-Means”。建议直接使用此默认选项。elkan K-Means:数据值稠密可以选择此算法。K-Means:数据值稀疏可以选择此算法。是 自动 自动 K-Means算法 ...
输入数据是否为稀疏格式 使用KV格式表示稀疏数据。当输入为稀疏时,K:V间的分隔符 默认为半角逗号(,)。当输入为稀疏时,key和value的分隔符 默认为半角冒号(:)。是否生成PMML 选中该复选框,即可生成PMML模型。如果未设置工作流数据...
使用内积时,只返回大于scoreThreshold的结果 无 float 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 indices 元素下标(需要从小到大排序)...
2033 查询参数转化失败 ExceedRateLimit-2034 触发流控 InvalidSparseValues-2035 无效的稀疏向量值 InvalidBatchSize-2036 无效的批次数量 InvalidDimension-2037 无效的维度 InvalidExtraParam-2038 无效的额外参数 InvalidRadius-2039 ...
部分地域的 云盘实例 现已支持将备份策略页面 切换高级版本,升级后可用于实现稀疏备份,即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。如需了解更多数据库备份或恢复方案,请参见 备份方案概览 或 恢复方案概览...
部分地域的 云盘实例 现已支持将备份策略页面 切换高级版本,升级后可用于实现稀疏备份,即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。如需了解更多数据库备份或恢复方案,请参见 备份方案概览 或 恢复方案概览...
所以如果JSONB数据包含的都是稀疏字段,比如极端情况下每个字段都只会出现一次,那么列式化将不会起效,因为所有字段都是稀疏的,那么所有字段都会合并至 holo.remaining 字段,等于没有进行列式化,这种情况下不会有查询性能的提升。...
部分克隆:可以保留仓库的历史信息,并按照对象的类型或者配合稀疏检出按照目录下载对象,在用到缺失的对象时自动按需下载;这些特性的使用,并不只局限于上文所列场景,功能也不相冲突,可以根据实际情况,灵活结合使用。如果在使用过程中...
是否稀疏格式 使用KV格式表示稀疏格式。kv对间分隔符 默认使用英文逗号(,)分隔。key与value分隔符 默认使用英文冒号(:)分隔。参数设置 最大迭代轮数 算法进行的最大迭代次数。最小似然误差 如果两次迭代间的Log Likelihood之差小于该值...
取值如下:adam(默认):吸收了AdaGrad(自适应学习率的梯度下降算法)和动量梯度下降算法的优点,既能适应稀疏梯度(即自然语言和计算机视觉问题),又能缓解梯度震荡的问题。sgd:随机梯度下降。rmsprop:对AdaGrad算法进行改进,引入了...
以下示例显示可以稀疏地填充关联数组(即,已赋值元素的序列中存在“间隙”)。COUNT仅包括已赋值的元素。DECLARE TYPE sparse_arr_typ IS TABLE OF NUMBER INDEX BY BINARY_INTEGER;sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-...
vector(Vector vector)否-向量数据 sparseVector(Map(Integer,Float))否-稀疏向量 id(String id)否-主键,表示根据主键对应的向量进行相似性检索 filter(String filter)否-过滤条件,需满足SQL where子句规范,详见 includeVector(bool ...
英文逗号(,)kvDelimiter 否 当输入表数据为稀疏格式时,key 和 value 之间的分隔符。英文冒号(:)coreNum 否 计算的核心数,取值范围为正整数。系统自动分配 memSizePerCore 否 每个核心的内存,取值范围为1 MB~65536 MB。系统自动分配 ...
在HBase中,数据存储在具有行和列的表中,这是与关系数据库(RDBMS)类似的模型,但与之不同的是其具备结构松散、多维有序映射的特点,它的索引排序键由行+列+时间戳组成,HBase表可以被看做一个“稀疏的、分布式的、持久的、多维度有序Map...
PAI-name Normalize-project algo_public-DkeepOriginal="true"-DoutputTableName="test_4"-DinputTablePartitions="pt=20150501"-DinputTableName="bank_data_partition"-DselectedColNames="emp_var_rate,euribor3m"稀疏数据的命令 ...
部分地域的 云盘 实例现已支持将备份策略页面 切换至高级版本,升级后可用于实现 稀疏备份(如无升级入口,请提交 申请 使用)。升级后,备份策略设置入口及部分参数设置方法会略有不同,请根据实际情况选择设置方法。常规备份策略页面(未...
Python#根据向量进行分组相似性检索+稀疏向量 ret=collection.query(vector=[0.1,0.2,0.3,0.4],#向量检索 sparse_vector={1:0.3,20:0.7},group_by_field='name',)入参描述 说明 vector 和 id 两个入参需要二选一使用,并保证其中一个不为空...
系统自动分配 enableSparse 否 是否打开稀疏支持:true false false itemDelimiter 否 KV对之间分隔符。默认”,”kvDelimiter 否 Key和Value之间分隔符。默认”:”kvIndices 否 KV表中需要归一化的特征索引。无 示例 详细示例 drop table ...
Doc Python@dataclass(frozen=True)class Doc(object):id:str#主键 vector:Union[List[int],List[float],np.ndarray]#向量数据 sparse_vector:Optional[Dict[int,float]]=None#稀疏向量数据 fields:Optional[FieldDataType]=None#Doc自定义...
这和 Unix 文件系统中“稀疏”文件的一般行为相对应。大对象可以有一个拥有者和一组访问权限,它们可以用GRANT和REVOKE管理。读一个大对象需要 SELECT 权限,而写或者截断一个大对象则需要 UPDATE 权限。只有大对象的拥有者(或者一个数据...
目录 pg_largeobject 保存构成“大对象”的数据。一个大对象在被创建时会被分配一个OID。...现在的实现允许稀疏存储:页面可能丢失,并且可能比 LOBLKSIZE 字节短(即便不是最后一页)。一个大对象中丢失的区域会被读出为 0。
d 和 q 的稀疏向量后,就可以通过简单的点积进行距离计算,即将相同单词上的值对应相乘再求和,通过稀疏向量计算距离的方式如下所示:上述计算方式本质上是通过点积来计算的,score 越大表示越相似,如果需要结合Dense Vector一起进行距离...
业内领先的AI优化:高性能的训练框架,稀疏训练场景,支持数十亿到数百亿的稀疏特征规模,数百 亿到数千亿的样本规模,上千worker的分布式增量训练。主流框架模型加速,使用PAI Blade提升RestNet50、Transformer+LM等十数个主流模型加速比...
应用场景 搜索多值类型,例如数组、全文检索 按照任意列进行搜索 查找的数据比较稀疏 操作符 操作符 示例*from test where id[1,2];select*from test where id@>array[1,2];select*from test where id=array[1,2];select*from test where ...
ALS算法 交替最小二乘ALS(Alternating Least Squares)算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解,评估缺失项的值,从而得到基本的训练模型。在协同过滤分类方面,ALS算法属于User-Item CF(Collaborative Filtering),兼顾 User 和 Item 项,...
岭回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测,包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 岭...
适用范围 常规训练设置:数据参数 常规训练设置:模型参数 常规训练设置:训练参数 加速开关设置:MoE稀疏训练 加速开关设置:混合精度训练 加速开关设置:模型状态切分(ZeRO,OSS,SDP,FSDP)加速开关设置:3D混合并行(Data,Tensor,...
因此,经过独热编码后数据会变成稀疏的,输出结果也是KV的稀疏结构。功能介绍 one-hot编码组件包括训练和预测功能:one-hot编码组件训练功能:输入节点:该组件第一个输入节点(左)是训练数据的输入,训练时无需设置输入节点(右)。输出...
Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测,比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 Lasso...
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...
使用EasyCompression进行模型压缩训练 本文介绍如何使用EasyCompression进行剪枝、量化及结构化稀疏训练。AIGC文生图模型微调及WebUI部署 本文为您介绍如何在阿里云 DSW 中,基于Diffusers开源库进行AIGC Stable Diffusion模型的微调训练,...
操作步骤 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(如无升级入口,请提交 申请 使用),升级后可用于实现 稀疏备份。升级后,备份策略设置入口及部分参数设置方法会略有不同,请根据实际情况选择设置方法。常规备份策略页面...
高性能 针对多个参与方可能出现的高延迟、低带宽问题,产品在通信机制上进行了优化,如采用模型/梯度稀疏化的方案,实现了对大规模、分布式模型训练的可靠支持。针对部分数据异构和算力异构的问题,则采用了 client 模型个性化算法,优化和...