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...
Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
Word2Vec
Word2Vec算法组件利用神经网络，通过训练，将词映射为K维度空间向量，且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表，输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...
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...
组件参考：所有组件汇总
ALS矩阵分解 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。swing训练 该组件是一种Item召回算法，您可以使用swing训练组件基于User-Item-User原理衡量Item...
工业视觉智能基本概念
用户可以以数据集的维度进行数据的上传、浏览、标注及模型的训练。算法 基于训练数据集，根据学习策略，及从假设空间中选择的最优模型，来求解最优模型的计算方法。模型 在工业视觉智能产品中，模型特指能完成视觉分类、检测、分割等智能化...
安全联邦学习-任务模式FL
一、什么是安全联邦学习-任务模式 功能介绍：通过任务的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更优...
人工神经网络
功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。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...
安全联邦学习-工作流FL
一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍：通过工作流的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更...
离线批量预测
对于没有独立预测组件的算法，训练完成后可以使用通用的预测组件进行数据的批量预测。重要 通用的预测组件可接收的模型格式是 OfflineModel，而不是PMML。在已有模型的情况下，也可以使用组件导入模型和预测数据，并在组件下游连接预测组件...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
功能特性
面向业务场景的工作区管理 工业领域垂直细分众多，从生产环境、工艺、设备到产品质地、形态千差万别，因此不同的业务场景在样本存储与组织、标注功能需求及预训练的源算法模型上会存在较大差异。工业视觉智能需要帮助用户来对这些特定场景...
智能基线
说明 智能基线训练算法每日凌晨执行后会更新智能基线的训练状态，如果基线状态为训练异常，您可在第二天查看智能基线状态是否为训练成功。训练成功：创建智能基线已达到14天，且最近14天的指标数据量与平均值达到训练标准，当日训练成功。...
应用场景
高效免运维：AI工程师可以专注于算法模型的训练和业务逻辑的开发，将集群的运维交予函数计算处理，提高工作效率。弹性高可用：根据请求量进行毫秒级弹性扩容，快速调动上万核的计算资源，计算力不再是瓶颈。稳定高可靠：提供多版本功能，...
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...
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...
快速开始
一、Contextual Bandit 算法的适用范围 Contextual Bandit 算法虽然可以用来解决冷启动问题，但如果在一些基础条件不满足时，算法可能不能很好地收敛。注意：探索流量是否足够。如果一个场景新品数量很大，每时每刻都有新品源源不断地加...
部署及微调Llama-3系列模型
获取模型的微调训练算法 est=model.get_estimator()#获取PAI提供的公共读数据和预训练模型 training_inputs=model.get_estimator_inputs()#使用用户自定义数据#training_inputs.update(#{#"train":"<训练数据集OSS或是本地路径>",#...
部署及微调Qwen1.5系列模型
获取模型的微调训练算法 est=model.get_estimator()#获取PAI提供的公共读数据和预训练模型 training_inputs=model.get_estimator_inputs()#使用用户自定义数据#training_inputs.update(#{#"train":"<训练数据集OSS或是本地路径>",#...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图中的点，User-Item之间的关系（点击或购买等）作为图中的边。对于User和Item，其邻居分别按照 ...
模型创建
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
机器翻译定制化服务产品介绍
技术优异 使用基于注意力机制的深层神经网络翻译系统，技术实力行业突出。降本提效 减少翻译等待周期，解决批量翻译供应不足现状，成本大幅缩减。机器翻译自学习平台 使用流程 说明 定制模型若想取得明显的效果提升，至少需要1万条高质量...
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...
性能指标
LogisticRegressionWithHe 10万 100维*100维 训练 50分钟 神经网络MLP 100万 100维*100维 训练 30分钟 决策树-XGBoostWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 50分钟 决策树-GBDTWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 120分钟 线性回归-...
通过阿里云物联网平台使用AI算法保护
算法厂商：拥有AI算法的核心能力，在业务场景中会把算法授权到其它设备厂商使用。设备厂商：拥有自己的IoT设备，计划在IoT设备使用算法厂商所提供的算法。3.对接流程 3.1 整体接入流程 3.2 算法厂商接入 3.2.1 服务开通（线下）通过 IoT...
人群预测
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行复购预测，得到用户的未来N天购买概率。说明“未来N天”是指以算法模型使用的行为数据集的最近行为时间为基准，从该天起的未来N天，N的取值已在创建算法模型时设置。例如：今天是20210910，行为...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
DAS Auto Scaling弹性能力
触发带宽弹性伸缩后，带宽规格推荐算法模块将基于训练好的模型结合当前实例的性能数据、带宽规格以及历史性能数据进行计算，产出更适合当前流量的实例带宽规格。带宽规格回缩的触发时机也是结合了实例的性能数据进行判断，当符合带宽规格...
商品推荐任务
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行货品推荐，得到用户的TopN推荐商品或用户针对某一指定商品的偏好指数。新建推荐任务 说明 新建推荐任务时将使用状态为训练成功的唯一算法模型，请确保本空间当前有训练成功的算法模型，否则不能...
在线模型服务定时自动更新
配置并运行组件 更新EAS服务(Beta)组件上游可以连接存储在OSS Bucket中的模型路径，例如机器学习算法类型的PMML模型、部分视觉算法、部分文本处理算法和XGBoost训练算法等输出的模型。配置 更新EAS服务(Beta)组件的操作步骤如下。在画布中...
时序异常检测
本文介绍异常检测算法的概念和时序异常检测的语法。引擎与版本 时序异常检测仅支持时序引擎。无版本要求。使用限制 时序异常检测必须和 SAMPLE BY 语句搭配使用。功能简介 时序异常检测用于检测指定时间线上异常点的值，支持阿里达摩院自研...
图像检测训练（easycv）
图像检测训练（easycv）组件提供了主流的YOLOX和FCOS检测模型，用于目标检测的训练。若需在图像中标识并框选高风险实体，您可使用该组件构建目标检测模型，并进行推理分析。本文介绍图像检测训练（easycv）组件的配置方法和使用示例。前提...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
通信算法autotuner 问题分析 一次模型的训练在不同的实例、网络环境下具有不同的最优通信算法，采用先验的方式无法做到实时网络环境下的最优性能。优化方法 针对上述通信算法实现autotuner，包括warmup、多维度perf_time统计以及top_k_algo...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
智能圈选人群
PAI为您提供智能圈选人群功能，您可以通过 策略训练任务 选择使用内置的智能算法，对人群数据（训练数据）进行训练，生成圈选策略，再基于圈选策略通过 人群圈选任务 对人群数据（预测数据）进行智能筛选过滤，产出目标人群数据。...
图像关键点训练
170,200 训练batch_size 是 训练的批大小，即模型训练过程中，每次迭代（每一步）训练的样本数量。32 评估batch_size 是 评估（验证）的批大小，即模型验证过程中，每次迭代（每一步）加载的样本数量。32 总的训练迭代epoch轮数 是 所有...
应用场景
如今，企业使用AI图像技术，将带有产品缺陷的5万多张图片上传到云计算平台，通过深度学习与图像处理技术进行算法训练。优化的AI算法，其识别准确度可达到95%以上，碎片率（瑕疵品）下降50%。不仅如此，从图像拍摄到数据接收、处理，然后到...
产品简介
该产品支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、短文本匹配、商品评价解析等 NLP 定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台获得优质的 NLP 算法模型。教学视频 功能...
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