图像检测训练（easycv）
无 预训练模型oss路径 否 如果有自己的预训练模型，则将该参数配置为自己预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 训练数据oss路径 是 仅当数据源格式为 COCO格式 时候，才会显示填写此单元格，此处...
MOSS开源对话语言模型
其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
视频分类训练
无 预训练模型oss路径 否 建议使用预训练模型，以提高训练模型的精度。无 参数设置 视频分类模型网络 是 选择使用的识别模型网络，支持以下取值：x3d_xs x3d_l x3d_m swin_t swin_s swin_b swin_t_bert x3d_xs 是否多标签 否 任务是否属于...
标注模板说明
尽管在这两个步骤中，标注数据的量理论上是越多越好，但它们与预训练阶段所依赖的大规模无监督数据源相比较，相对数量仍然较少。创建模板 在 官方模板 页选择 多模态RLHF标注-自动问答 或 多模态RLHF标注-输入问答 模板，单击右下角 编辑，...
快速使用
其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
图像度量学习训练（raw）
ClsSourceImageList 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 度量学习模型使用的backbone 是 选择使用的主流模型，支持...
图像分类训练（torch）
ClsSourceImageList 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 图像分类模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持...
图像关键点训练
DetSourceCOCO 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 关键点检测模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持以下...
Lasso回归训练
可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）数据类型 建议上游组件 是否必选 数据 无 读数据表 特征工程 数据预处理 是 模型 Lasso模型（用做增量训练）读数据表（模型数据表）Lasso回归训练 否 组件参数 页签 参数 描述 字段设置 标签...
使用Megatron-Deepspeed训练GPT-2并生成文本
背景信息 GPT-2模型是OpenAI于2018年在GPT模型的基础上发布的新的无监督NLP模型，当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务...
Doc2Vec
Doc2Vec算法将文档ID视为一个词来进行训练，其中句向量表示与该文档ID相对应的向量，词向量是在文档ID充当上下文时训练得到的向量。您可以通过Doc2Vec算法组件将文章映射为向量，输入为词汇表，输出为文档向量表、词向量表或词汇表。本文为...
模型说明
UIE小样本实体抽取模型 基于Deberta模型在千万级监督和远监督数据上预训练得到，除关系抽取外，也支持任意多元组集合的抽取，如事件抽取、观点抽取等；可以较好地处理零样本场景下推理（不需要训练数据，直接预测）和小样本场景下fine-tune...
参数配置指导
type str 否 None BertWordPieceLowerCase BertWordPieceCase GPT2BPETokenizer 分词器的类型-split str 否 969,30,1 NA 预训练、验证、测试集的划分-data-impl str 否 mmap lazy cached mmap infer 预训练indexed数据集的实现方式-data-...
模型说明
UIE小样本实体抽取模型 基于Deberta模型在千万级监督和远监督数据上预训练得到，支持重叠实体抽取；可以较好地处理零样本场景下推理（不需要训练数据，直接预测）和小样本场景下fine-tune（经过少量样本，如1，5，10，100条数据训练后再...
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...
阿里云ES机器学习
ES ML应用 类型 解释 实战文档 异常检测 主要用于识别时间序列数据中的异常行为，属于无监督学习，如日志文件、金融交易等。ES使用统计模型来检测数据中的离群点和不寻常模式。创建推理机器学习任务 基于Data frame 的回归与分类 允许对...
API详情
其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
如果您希望以零代码的方式在PAI上完成Llama2系列大语言模型的训练和推理，您可以使用快速开始的一键部署，快速启动Llama2系列模型的在线推理服务，并通过WebUI和API两种方式调用，或者使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，实现定制...
通义千问Qwen全托管灵骏最佳实践
本方案旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏智算平台，实现大语言模型（Qwen-7B、Qwen-14B和Qwen-72B）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Qwen-7B模型为例，为您详细介绍该方案的开发流程。...
文本摘要（生成式）
洗洁精+白醋很多主妇其实都用过洗洁精来清洗油烟机，可能不得要领，清洁程度不一，小哥个人建议用清洁精+白醋，用来擦洗油烟机的面板和油盒，清洗油盒时，需要将油盒拿下来浸泡在洗洁精的温水中，浸泡半个小时左后，用抹布擦拭，可以看到...
模型部署及训练
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始中查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，则...
API详情
目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。当前在灵积平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考ModelScope上...
API详情
目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。当前在大模型服务平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考...
机器阅读理解解决方案
步骤二：构建机器阅读理解模型 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解训练组件，基于海量大数据语料预训练获得的NLP预训练模型，构建机器阅读理解模型。步骤三：离线批量预测 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解预测组件，基于海量篇章...
组件参考：所有组件汇总
您可以使用文本摘要预测组件，调用指定预训练模型对新闻文本进行预测，从而生成新闻标题。文本分类预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。文本匹配预测（MaxCompute）（即将...
功能发布记录
2021-11-24 商品评价购买决策分析-电商领域 实体抽取 自学习模型 新增 中文StructBert:基于阿里自研的Struct BERT，从大量无标注语料进行预训练的模型并且蒸馏后的模型，适合标注语料不足的中文任务。针对实体重叠问题进行了优化。2021-11-...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测...
工况识别-训练
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
什么是人工智能平台PAI
无监督学习（Unsupervised Learning）：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律，例如解决聚类问题。强化学习（Reinforcement Learning）：相对较为复杂，系统与外界环境不断交互，在外界反馈的基础上决定自身行为，以达到...
预训练模型使用教程
NLP自学习平台提供了一些预训练的特定领域模型服务。例如：商品评价解析服务、新闻层次分类服务、中文简历抽取、英文简历抽取等。注：预训练提供的模型服务无需自主标注训练，直接调用API即可使用；服务开通与资源包购买 预训练模型使用前...
ModelScope魔搭社区
在ModelScope魔搭社区，您可以：免费使用平台提供的预训练模型，支持免费下载运行 一行命令实现模型预测，简单快速验证模型效果 用自己的数据对模型进行调优，定制自己的个性化模型 学习系统性的知识，结合实训，有效提升模型研发能力 分享...
应用实践：Transformer模型训练加速
说明 由于预训练利用iterator读取数据，这里需要导入mpu来做数据并行。from megatron import mpu from transformers import BertConfig,BertForPreTraining from rapidformer import RapidformerEngine,get_args,PreTrainer from rapi...
CreateModelAsyncPredict-模型异步预测API
模型列表页模型ID 123 ServiceName string 否 预训练服务名称 pre_train_service ServiceVersion string 否 预训练服务版本 V1 Body string 否 图片base64编码内容 data:image/png;base64,xxxxx BinaryToText为非必填项 content字段和body...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
CreateModelAsyncPredict-模型异步预测API
模型列表页模型 ID 123 ServiceName string 否 预训练服务名称 pre_train_service ServiceVersion string 否 预训练服务版本 V1 Body string 否 图片 base64 编码内容 data:image/png;base64,xxxxx BinaryToText 为非必填项 content 字段和...
Kohya使用方法与实践案例
不同的模型具有不同的侧重点，不同模型有各自的特色与适用领域，需要针对性地采用不同的训练数据集及训练策略来培养。其中，LoRA是一种轻量化的模型微调训练方法，在原大模型的基础上对模型微调，生成特定的角色或画风。LoRA模型训练方式...
人物写真生成API详情
输入图像 生成结果（商务写真）预设风格模板 客户自定义模板：输入图像 自定义模板 生成结果 人物形象免训练trainfree方式说明：人物形象免训练trainfree方式流程图：人物形象免训练trainfree方式上，基于内置强大的人物写真照预训练大模型...
人物写真生成API详情
输入图像 生成结果（商务写真）预设风格模板 客户自定义模板：输入图像 自定义模板 生成结果 人物形象免训练trainfree方式说明：人物形象免训练trainfree方式流程图：人物形象免训练trainfree方式上，基于内置强大的人物写真照预训练大模型...
标签传播分类
标签传播分类为半监督的分类算法，原理为用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。标签传播分类组件能够输出图中所有节点对应的标签及其权重占比。算法说明 在算法执行过程中，每个节点的标签按相似度传播给相邻节点，在节点...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
print(est.model_data())#用户可以通过ossutils，或是SDK提供的便利方法下载相应的模型到本地 download(est.model_data())更多关于如何通过SDK使用PAI-QuickStart提供的预训练模型，请参见 使用预训练模型—PAI Python SDK。相关参考 ...
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