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，...
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。...
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...
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...
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...
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...
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...
LLM模型离线推理
如果为空且未连接到其他输入组件，则使用模型名称对应的默认预训练模型。无 参数设置 top_k 是 模型从最可能的 k 个选项中随机选择一个。1 top_p 是 模型从累计概率大于或等于 p 的最小集合中随机选择一个。0.8 temperature 是 控制生成...
结果字段说明
evaluation_metrics.macro_f1 该实体训练的监督模型所计算的验证集macro f1 score值。evaluation_metrics.precision 该实体训练的监督模型所计算的验证集precision值。evaluation_metrics.recall 该实体训练的监督模型所计算的验证集recall...
通义千问开源系列 大语言模型
这些模型基于Transformer结构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。通义千问的开源模型均可在ModelScope上直接获取，灵积平台为这些开源模型的对齐版本提供了可...
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...
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...
写真相机方案
写真相机方案实现了自动化训练用户专属的Lora模型，并利用Lora模型和模板图片生成用户个性化的写真照片。模型在线服务（EAS）是PAI提供的模型服务平台。该方案定义了一套算法流程，可以部署为EAS模型在线服务，并提供了相关的调用接口，...
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...
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...
商品文案生成（中文）
PALM模型具有以下特点：理解能力更强：为conditional generation特别设计了预训练任务，增强模型对上下文的理解能力。所需标注更少：模型在海量文本语料上预训练，大大减少下游生成任务所需的标签数据量。性能优良：中英文模型均使用大规模...
天气播报欢迎语生成（中文）
PALM模型具有以下特点：理解能力更强：为conditional generation特别设计了预训练任务，增强模型对上下文的理解能力。所需标注更少：模型在海量文本语料上预训练，大大减少下游生成任务所需的标签数据量。性能优良：中英文模型均使用大规模...
三方开源大语言模型
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。3是ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：...
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区的愿景是汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务，助力绿色“数字经济”事业的建设。ModelScope魔搭社区将以开源的方式提供多类优质模型，开发者可在...
预训练模型（平台预置模型）
预训练模型是平台提供的预置模型，可直接通过API接口进行调用。2023年3月24日，NLP自学习平台-预训练模型按照行业类型进行分类升级，全面迁移至NLP自然语言处理，模型调用方式和接口由NLP自学习平台提供，API接口参考文档如下。服务调用 ...
PLDA
LDA也是一种无监督学习算法，在训练时您无需手工标注的训练集，仅需要在文档集中指定主题的数量K即可（K即为PLDA参数topic）。LDA首先由David M.Blei、Andrew Y.Ng和Michael I.Jordan于2003年提出，在文本挖掘领域应用于文本主题识别、文本...
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...
多模态检索解决方案
背景信息 功能支持 多模态特征提取能力：您可以使用基于Alibaba PAI EasyCV或EasyNLP提供的预训练模型，或者是您使用DSW平台训练获得的图像特征提取模型、文本向量化模型或文图CLIP模型部署服务。特征检索能力：该服务默认使用基于DocArray...
预置能力
FormUIE FormUIE是基于深度学习和任务预训练的信息抽取模型，支持用户在不训练模型的情况下，通过平台可视化引导，完成抽取字段的配置，实现对非结构化、多板式单页表格表单预标注功能。在图像质量较好，字段设置合理的条件下，预标注准确...
预置能力
FormUIE FormUIE是基于深度学习和任务预训练的信息抽取模型，支持用户在不训练模型的情况下，通过平台可视化引导，完成抽取字段的配置，实现对非结构化、多板式单页表格表单预标注功能。在图像质量较好，字段设置合理的条件下，预标注准确...
PAI视频分类
pretrained_model：上传的预训练模型地址。train_data：训练数据转换生成的TFRecord文件。test_data：测试数据转换生成的TFRecord文件。label_map_path：数据转换生成的.pbtxt 文件。num_test_example：测试的样本数。train_batch_size：...
K近邻
K近邻算法进行分类的原理是针对预测表的每行数据，从训练表中选择与其距离最近的K条记录，将这K条记录中类别数量最多的类，作为该行的类别。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置K近邻组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作...
预付费模式
本文介绍了移动应用安全加固和蚂蚁动态卡片在预付费计费方式下的服务价格。产品 计费项 规格 价格 移动应用安全加固 应用数量和服务时长 个/年 35000.00 元/个/年 蚂蚁动态卡片 免费版≤100 次并发调用 1 个应用 10 个模板 免费 专业版 不...
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...
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...
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...
PAI图像语义分割训练
oss:/path/to/model 无 pretrained_model 否 预训练模型的OSS路径。如果指定该参数值，则会在此模型基础上进行Finetune。oss:/pai-vision-data-sh/pretrained_models/inception_v4.ckpt“”use_pretrained_model 否 是否使用预训练模型。...
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...
快速开始
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果 显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的...
快速开始
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果 显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的...
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...
PAI图像分类（多标签分类）训练
oss:/path/to/model 无 pretrained_model 否 预训练模型OSS路径。如果指定该路径，则在该模型基础上进行微调。oss:/pai-vision-data-sh/pretrained_models/inception_v4.ckpt“”use_pretrained_model 否 是否使用预训练模型。BOOL true ...
姜子牙通用大模型
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大...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。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
PAI图像检测训练
oss:/path/to/model 无 pretrained_model 否 预训练模型的OSS路径。如果指定该参数，则系统在此模型基础上Finetune。oss:/pai-vision-data-sh/pretrained_models/inception_v4.ckpt“”use_pretrained_model 否 是否使用预训练模型。BOOL ...
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