增强E-R

背景信息 E-R图(Entity Relationship Diagram)也称实体关系图,是一种用来描述实体、属性和关系的模型。数据库结构设计阶段需要绘制数据库的E-R图,并将E-R图转换为多张数据库表,存储各表的主、外键。E-R图能较好的描述业务数据中的关联...

5分钟使用EAS一键部署LLM大语言模型应用

LangChain在RAG应用中的工作原理:将一个大的数据源,比如一个20页的PDF文件,分成各个区块,并通过嵌入模型(比如BGE、text2vec等)将它们转换为数值向量,然后把这些向量存储到一个专门的向量数据库里。LangChain首先将用户上传的知识库...

Llama2-WebUI基于EAS的一键部署

LangChain在Llama2应用中的工作原理:将一个大的数据源,比如一个20页的PDF文件,分成各个区块,并通过嵌入模型(比如BGE、text2vec等)将它们转换为数值向量,然后把这些向量存储到一个专门的向量数据库里。LangChain首先将用户上传的知识...

5分钟使用EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用

LangChain工作原理:将一个大的数据源,比如一个20页的PDF文件,分成各个区块,然后把它们嵌入到一个向量存储(Vector Store)里。LangChain首先将输入的用户数据进行自然语言处理并作为大模型的知识库存储在本地。每次推理用户的输入会...

模型训练

Designer支持通过连线的方式,将各个节点组织构建成一个有上下游关系的模型工作流。Designer支持界面化的节点参数配置,为您降低建模技术门槛。步骤二:调试模型 Designer画布上方有运行、全部任务查看等按钮,便于您在建模过程中或构建...

Pipeline部署在线服务

前提条件 已创建模型工作流(包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据),并成功运行。详情请参见 构建模型。快速入门 您可以参考以下视频,快速了解如何使用Pipeline部署在线服务。打包Pipeline模型 将Pipeline模型部署为在线服务 ...

自动机器学习(AutoML)

AutoML工作原理 AutoML实现自动化调试参数的工作原理,是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代,来找到最优的超参组合。AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格,包括当前支持的地域,支持的搜索算法TPE、GridSearch(网络搜索)...

什么是AutoML

举个简单的例子,模型有2个超参A和B,A可能的取值有(a,b,c),B可能的取值有(d,e),那么这个超参调优过程就是从A、B值的6种排列组合里,选出一种,使得模型训练有最佳效果。为了选出最优组合,最简单的方式是在同一个训练数据集上,...

配置DSW实例支持运行R脚本

conda create-n r-kernel source activate r-kernel conda install r-recommended r-irkernel conda install Jupyter R-e 'IRkernel:installspec()' jupyter-notebook 说明 上述命令建议按行输入,一行执行完成后再运行下一行代码。...

EAS模型服务概述

模型在线服务EAS(Elastic Algorithm Service)是PAI产品为实现一站式模型开发部署应用,针对在线推理场景提供的模型在线服务,支持将模型服务部署在公共资源组或专属资源组,实现基于异构硬件(CPU和GPU)的模型加载和数据请求的实时响应...

推理加速(Blade)概述

工作原理 PAI-Blade以Wheel包的形式安装到用户环境,无需申请资源、上传模型和数据的繁琐步骤。您可以在代码中调用PAI-Blade的Python接口,使模型优化集成在工作流中,且能够在本地对优化完成的模型进行性能验证。此外,您还可以便捷地尝试...

部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型

超参数 类型 默认值 是否必须 描述 learning_rate Float 1e-05 是 学习率,用于控制模型权重,调整幅度。num_train_epochs Int 5 是 训练数据集被重复使用的次数。per_device_train_batch_size Int 4 是 每个GPU在一次训练迭代中处理的样本...

多模态检索解决方案

服务初始化接口-set_root_path POST代码示例 datas=json.dumps({"function_name":"set_root_path","function_params":{"root_path":"oss:/examplebucket/ljh-xiaoling/da_test/",},})POST返回示例(请求成功){"request_id":"b576c16e-7fe2...

Llama2-7B基于DSW的全参数微调训练

本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4xlarge。镜像选择:建议使用Python3.9及以上版本。本方案在 官方镜像 中选择 pytorch:1.12-gpu-py39-cu113-ubuntu20.04。创建OSS Bucket存储空间和目录,用来存放训练获得的模型文件。具体操作,请参见 控制台...

基于Kubeflow的Training示例

KubeFlow提供TFJob和PyTorchJob等CRD(CustomResourceDefinition),基于这些CRD,您可以在Kubernetes集群上运行分布式训练,无需过多关注分布式代码逻辑,也无需过多考虑集群的运维工作,可以将全部精力集中到模型开发当中,DataScience...

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...

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。...

服务部署:EASCMD或DSW

获得训练好的模型后,您可以使用 EAS 的命令行方式快速将其部署为模型在线服务。本文为您介绍如何使用EASCMD或DSW方式部署服务。背景信息 EAS 支持以下两种命令行部署方式。本地客户端(EASCMD)部署 通过客户端工具EASCMD,您可以在自己的...

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK 是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。背景信息 PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架,...

LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践

seq-length 2048 \-max-position-embeddings 2048 \-train-iters 100 \-lr 2.0e-4 \-min-lr 2.0e-4 \-vocab-file/mnt/data/gpt2-vocab.json \-merge-file/mnt/data/gpt2-merges.txt \-data-path/mnt/data/enwiki-20230526-pages-articles \...

FaceChain社区版服务实例部署文档

生成原理 AI生成个人写真的能力来源于Stable Diffusion模型的文生图功能,即输入一段文本或一系列提示词,输出对应的图像。而影响个人写真生成效果的因素主要有两方面:写真风格信息和用户人物信息。训练阶段 训练阶段的输入是用户上传的...

快速入门

本文以开源数据集(Mushroom Data Set)为例,为您介绍如何快速使用MaxCompute SQLML及机器学习的逻辑回归二分类模型预测蘑菇是否有毒。前提条件 已注册阿里云账号,并完成实名认证。更多信息,请参见 准备阿里云账号。如果您需要使用RAM...

使用Java开发自定义Processor

public class TestProcessor { public TestProcessor(String modelEntry,String modelConfig){/*传递模型文件名,可以添加初始化工作。} public void Load(){/*根据模型名加载模型信息。} public byte[]Process(byte[]input){/*对输入数据...

评分卡训练

评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具,其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型(逻辑回归或线性回归等)进行模型训练,其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...

轻量微调和推理ChatGLM模型实践

模型推理成功后,生成的推理结果保存在./ChatGLM-6B-main/ptuning/output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/generated_predictions.txt。说明 您如果自行安装推理ChatGLM模型时,执行模型推理前需先检查推理执行脚本 evaluate.sh 中的 ...

在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务

使用dask-xgboost启动模型训练,dask-xgboost负责多个dask worker间的通信协同工作,底层仍然调用xgboost执行模型训练。示例效果如下:Dask Dashboard Dask Dashboard支持任务进度跟踪、任务性能问题识别和故障调试。Dask服务启动后,在...

AutoML工作原理

AutoML实现自动化调试参数的工作原理,是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代,来找到最优的超参组合。AutoML的工作机制如下图。您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后,AutoML将其作为一次实验(experiment)传入到后端进行...

工作原理

工作原理 日志服务通过消费组或SQL方式抽取或聚合出监控指标,按照调度规则定时拉取数据输入模型,将巡检出来的结果按照事件标准写入目标日志库(internal-ml-log)中,并对异常发送告警通知。具体工作原理如下图所示。功能特性 日志服务的...

成本分摊模型概述

分摊模型对比 分摊模型类型 说明 单资源分摊模型 单资源分摊模型包括CPU模型和内存模型。适合于集群中一种资源的调度水位明显高于另一种资源,或者集群中的业务资源申请类型比较集中的场景。权重混合资源分摊模型 权重混合资源分摊模型包括...

建模空间

需要注意的是:以上图为例,模型设计师在工作空间Project_1中进行模型设计(模型1),这套模型通过模型设计空间物化部署至Project_2、Project_3后,如果在应用过程中发现模型1需要完善,则仅能在Project_1中进行修改,Project_2、Project_3...

训练加速(Pai-Megatron-Patch)概述

本文为您介绍Pai-Megatron-Patch的工作原理和使用流程。背景信息 Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发,基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具,旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品,...

工业视觉智能基本概念

工作区 通过预设的场景帮助用户识别自身需求,用户通过工作区管理自己的数据集与模型工作区是完整视觉智能能力的承载主体,用户可以对工作区进行独立授权。数据集 工业视觉智能产品的视觉智能模型通过深度学习来获得,而深度学习依赖于...

模板工作流demo

工作流运行结束后,单击 模型列表。在 模型列表 对话框中,选择要部署的模型,并单击 部署至EAS。在 部署服务 页面,模型文件 和 Processor种类 默认已配置完成,其他参数可根据实际需要参考界面提示修改配置。单击 部署。模型服务创建成功...

模型版本准入状态及事件触发

模型管理支持通过模型准入状态变更来触发模型下游事件。适用场景包括模型版本准入后自动更新EAS模型服务,模型版本准入状态发生变化后自动发送钉钉群机器人消息,模型版本准入状态变化后自动调用指定的HTTP或HTTPS服务。前提条件 工作空间...

支持变配的实例规格

g6r、c6r g6r、c6r g6、c6、r6 g6、c6、r6 g7、c7、r7 g6e、c6er6e re6、hfg6、hfc6、hfr6 hfg7、hfc7、hfr7 t6、s6 说明 由于g6e、c6er6e、hfg7、hfc7、hfr7、g7、c7、r7仅支持ESSD云盘,如需从g6、c6、r6升配至这些实例规格族,升配...

金融行业系统设计与咨询服务

通过业流程推演工作坊保证模型识别的相对合理性 A/S/C/I R/I 技术架构设计 微服务架构设计 A/S/C/I R/I 数据模型设计 针对关键业务域,对数据模型及数据架构进行设计 A/S/C/I R/I 集成架构设计 识别内外部系统集成点,针对不同场景形成集成...

代码示例

PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook,开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过Python Python SDK在PAI完成模型的开发部署等工作模型开发 打开Notebook 示例描述 Github DSW Gallery 使用MNIST数据集和PAI预置的PyTorch镜像...

开启部署集

高可用策略和部署集组高可用策略 g8i、g8y、g7se、g7a、g7、g7t、g7ne、g7nex、g6、g6e、g6a、g6h、g5、g5ne、sn2ne c8i、c8y、c7se、c7、c7t、c7nex、c7a、c6、c6a、c6e、c5、ic5、sn1ne r8y、r7、r7se、r7t、r7a、r6、r6er6a、re6、re6...

Red Hat镜像支持哪些实例规格族?

ecs.hfg7,ecs.hfr6,ecs.hfr7,ecs.i1,ecs.i2,ecs.i2g,ecs.i2gne,ecs.i2ne,ecs.i3,ecs.i3g,ecs.ic5,ecs.r5,ecs.r6,ecs.r6a,ecs.r6e,ecs.r7,ecs.r7a,ecs.re4,ecs.re6,ecs.s6,ecs.se1,ecs.se1ne,ecs.sn1,ecs.sn1ne,ecs.sn2,ecs.sn2nec,ecs.t5,...

蚂蚁 PaaS 平台核心领域模型介绍

工作空间组(WorkspaceGroup)应用服务实例组(AppService Instance Group,AIG)部署单元(Cell)工作空间组(WorkspaceGroup)工作空间组(WorkspaceGroup)是工作空间(Workspace)在多地域的扩展,在多地域内对资源进行分组隔离管理。...
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