计费说明
20 大数据深度学习引擎 依托于阿里云深度神经网络系统，对云上全部Web攻击数据以及正常业务数据进行分类训练，从而实时防护潜在的异常攻击行为。20 自定义扫描防护能力 在默认防扫描能力基础上，提供高频Web攻击和恶意目录遍历的高级自定义...
将大语言模型转化为推理服务
大语言模型LLM（Large Language Model）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。当您需要处理大量自然语言数据或希望建立复杂的语言理解系统时，可以将大语言模型转化为推理服务，通过API轻松集成先进...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
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...
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...
使用基于Intel CPU的g8i实例加速Stable Diffusion推理
IPEX Intel ® Extension for PyTorch（IPEX）是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库，使用IPEX可以充分利用英特尔CPU上的硬件加速功能，包括AVX-512、矢量神经网络指令（Vector Neural Network Instructions，AVX512 VNNI）以及先进矩阵...
组件参考：所有组件汇总
本文为您介绍 Designer 支持的组件列表。组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来...
基于Kubeflow的Training示例
rw-r-r-1 root root 780 Jul 8 16:27 model.ckpt-0.data-00000-of-00001-rw-r-r-1 root root 249 Jul 8 16:27 model.ckpt-0.index-rw-r-r-1 root root 218354 Jul 8 16:27 model.ckpt-0.meta-rw-r-r-1 root root 780 Jul 8 16:27 model....
云原生AI套件开发者使用指南
pwd/root/data ls-alh 预期输出：total 30M drwx-1 root root 0 Jan 1 1970.drwx-1 root root 4.0K Aug 2 04:15.drwxr-xr-x 1 root root 0 Aug 1 14:16 saved_model-rw-r-1 root root 4.3M Aug 1 01:53 t10k-images-idx3-ubyte.gz-rw-r-1 ...
在ACK集群上使用eRDMA
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA），是阿里云提供的低延迟、大吞吐、高弹性的高性能RDMA网络服务。eRDMA是基于第四代神龙系统架构和云上VPC网络、100%兼容RDMA生态、提供超大规模网络部署的ECS普惠RDMA服务。...
DescribeNamespaceList
TraceId":"ac1a0b2215622920113732501e*","Data":[{"VpcId":"vpc-2ze0i263cnn311nvj*","VSwitchId":"vsw-2ze559r1z1bpwqxwp*","Custom":true,"AgentInstall":"http://edas-bj.oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/test/install.sh",...
DescribeNamespaceResources
VpcId String vpc-2ze0i263cnn311nvj*VPC ID。LastChangeOrderId String afedb3c4-63f8-4a3d-aaa3-2c30363f*发布单ID。BelongRegion String cn-shanghai 命名空间所属地域。NamespaceId String cn-shangha:test 命名空间ID。...
短信发送状态回执错误码
SignatureNonceUsed 签名随机数已被使用 原因：唯一随机数重复，SignatureNonce 为唯一随机数，用于防止网络重放攻击。解决方案：不同请求请使用不同的随机数值。InvalidVersion API版本号错误 原因：版本号（Version）错误。解决方案：请...
PAI端到端文字识别训练
STRING crnn encoder_cnn_name 否 编码器中使用的CNN类型，取值包括：conv5_encoder senet5_encoder STRING senet5_encoder encoder_num_layers 否 编码器层数（通常指RNN层数，CNN不计算在内）。INT 2 encoder_rnn_type 否 编码器中使用的...
人工智能最佳实践
神经风格迁移教程 神经风格迁移是一种生成技术，主要用来合成两张图像，即从其中一张图像提取内容，另一张图像提取风格，以合成一张新图像。本示例通过使用TensorFlow Hub预置模型，完成任意图像的风格合成。合成效果 内容图像 风格图像 ...
概述
同时也可与云端联动，实现边缘数据可即时上云，云上方案可按需下发的，大脑全局优化与局部神经快速响应的完美协作。如下图所示，当前版本边缘管理包括“边缘概览”“边缘节点”“边缘应用”和“云边协同”“运行中心”等模块。其中“云边...
在ACK上的eRDMA节点运行gRPC+Verbs应用
这样做可以有效地进行网络传输，减少参数服务器和工作节点之间通信的延迟，从而加速整个分布式训练过程。前提条件 以hostNetwork模式安装Arena。详细信息，请参见 配置Arena客户端。已通过kubectl工具连接集群。详细信息，请参见 获取集群...
质检规则配置
客户：我要到315曝光你们 客户：我去找记者曝光 客户：你们烦死了，再打我就报警了 表扬：客户：你的服务真好 客户：给你点个赞 客户：太感谢啦 辱骂：客户：你神经病啊 客户：滚蛋 客户：你就是个混蛋 愤怒：客户：我对你的态度很不满 ...
DescribeJob
VpcId String vpc-2ze0i263cnn311nvj*VPC ID。ConfigMapMountDesc Array of ConfigMapMountDesc ConfigMap信息。Key String k1 ConfigMap键值对。ConfigMapName String test ConfigMap名称。MountPath String/tmp 容器挂载路径。ConfigMapI...
RetinaNet优化案例3：结合Blade和TensorRT Plugin优化...
heads,box_heads retinanet_model=model_zoo.get("COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_3x.yaml",trained=True).eval()retinanet_bacbone_heads=RetinaNetBackboneAndHeads(retinanet_model)使用TensorRT Plugin构建RetinaNet后处理网络。...
人工智能最佳实践
神经风格迁移教程 神经风格迁移是一种生成技术，主要用来合成两张图像，即从其中一张图像提取内容，另一张图像提取风格，以合成一张新图像。本示例通过使用TensorFlow Hub预置模型，完成任意图像的风格合成。合成效果 内容图像 风格图像 ...
5分钟使用EAS一键部署Kohya SD模型微调应用
Convolution Rank（Dimension）&Convolution Alpha 卷积度，LoRA对模型的微调涵盖范围。需根据不同的 LoRA Type 进行调整。Kohya官方建议：LoCon：dim，alpha=1（或更低）。LoHA：dim，alpha=1。clip skip 使用的CLIP模型的次数，取值范围...
DescribeApplicationConfig
VpcId String vpc-2ze0i263cnn311nvj*VPC ID。Readiness String {"exec":{"command":["curl http://localhost:8080"]},"initialDelaySeconds":20,"timeoutSeconds":5} 应用启动状态检查，多次健康检查失败的容器将被关闭并重启。不通过健康...
使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型
模型保存部分的修改代码如下：-if args.save_model:-torch.save(model.state_dict(),"mnist_cnn.pt")+保存模型+save_model(model)+def save_model(model):+"""将模型转为TorchScript，保存到指定路径."""+output_model_path=os.environ.get...
模型训练
召回率（R）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1 值：F1 值为精确率和召回率的调和平均数，值越大越好。如果您的分类问题为单标签分类问题...
阶段一：基础防护建设
场景二：规范数据开发流程 数据仓库不仅是企业的核心数据资产，也是业务决策神经中枢。因此，对于生产环境的机密性、稳定性需通过DevOps的方式来保障。DataWorks提供了多个预设角色，并配合标准模式工作空间，支持团队内分权管理、各司其职...
模型说明
在文本分类中，我们提供了多种模型进行选择，如果您不知道选哪个，可以选择CNN 进行尝试，兼顾了运行效率和最终结果。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。FastText 分类模型 速度快，计算资源要求低，适合...
ALIYUN:NLPAUTOML:Model
BERT NLP-RE-BERT-NOISE structbert_matching NLP-TextCategory-CNN2 classification_cnn NLP-Resume-Chinese NLP-Resume-Pretrain-Chinese NLP-Resume-Pretrain-English 返回值 Fn:GetAtt ModelVersion：模型迭代版本。ModelId：模型组ID...
模型说明
分类-高性能版-CNN 基于CNN实现，训练和预测速度快，精度略低。计算资源要求高，建议训练数据量不要超过10w条。分类-高精度版-Bert 基于Bert实现，训练和预测速度慢，精度较高。计算资源要求较低，适合训练数据量较大的情况。性能对比（仅...
使用GPU拓扑感知调度（Tensorflow版）
cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py-model=vgg16-batch_size=64-variable_update=horovod"执行以下命令，查看当前作业运行情况。arena get tensorflow-4-vgg16-type mpijob 预期输出：Name:tensorflow-4-vgg16 Status:RUNNING Namespace:...
模型评测
latest=tf.train.latest_checkpoint(self.model_dir)self.cnn=CNN()self.model=self.cnn.model self.model.load_weights(latest)def evaluate_model(self,dataset):#模型评测。metrics=Utils.evaluate_function_classification_tensorflow1...
UpdateNamespaceVpc
VpcId String Query 是 vpc-2ze0i263cnn311nvj*VPC ID。用于替换现有的VPC ID。NameSpaceShortId String Query 否 test 短版命名空间ID，不需要带上region，推荐。返回数据 名称 类型 示例值 描述 RequestId String 91F93257-7A4A-4BD3-9A7...
通过ack-co-scheduler组件实现协同调度
containers:-args:-python-tf_cnn_benchmarks.py-batch_size=32-model=resnet50-variable_update=parameter_server-flush_stdout=true-num_gpus=1-local_parameter_device=cpu-device=cpu-data_format=NHWC image:registry....
模型优化
所以，如果您发现 CNN效果不好，不妨换成 self-attention 试试看。对于同一个模型调整模型的不同参数。即使是同一个模型，也会因为参数设置的不同而最终得到的效果不同。模型含有各种各样的超参数，为了减轻用户的负担，我们只开放了遍历...
使用Gang scheduling
available:"5"spec:containers:-args:-python-tf_cnn_benchmarks.py-batch_size=32-model=resnet50-variable_update=parameter_server-flush_stdout=true-num_gpus=1-local_parameter_device=cpu-device=cpu-data_format=NHWC image:...
使用Gang scheduling
available:"5"spec:containers:-args:-python-tf_cnn_benchmarks.py-batch_size=32-model=resnet50-variable_update=parameter_server-flush_stdout=true-num_gpus=1-local_parameter_device=cpu-device=cpu-data_format=NHWC image:...
控制台API操作
NOISE 短文本匹配 structbert_matching 情感分析 中文CNN情感分析->NLP-TextCategory-CNN2 商品评价解析 classification_cnn 简历抽取 简历抽取自训练模型（中文）->NLP-Resume-Chinese 无标注数据的平台预置简历抽取模型（中文）->NLP-...
使用云原生AI监控大盘
cnn_benchmarks.py--model resnet101 --batch_size 64 --num_batches 5000 --variable_update horovod --train_dir=/training_logs --summary_verbosity=3 --save_summaries_steps=10' 再次查看集群监控大盘。由上图可知，集群的GPU的平均...
使用EasyTransfer进行文本分类
BiCNN模型（双塔CNN模型），该参数取值为 text_match_bicnn。HCNN模型，该该参数取值为 text_match_hcnn。DAM模型，该参数取值为 text_match_dam。DAM+模型，该参数取值为 text_match_damplus。TextCNN模型，该参数取值为 text_classify_...
图像分类训练（torch）
算法简介 图像分类训练（torch）组件提供了CNN和Transformer两大类主流模型，支持ResNet、ResNeXt、HRNet、ViT、SwinT、MobileNetv2算法，并提供了基于ImageNet预训练的模型，方便您进行模型调整。图像分类训练（torch）组件位于组件库 ...
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