修改预约重启时间
在 计划内运维事件 列表中，在 云服务器 页签下，找到已经设置了重启计划的ECS实例，在 操作 列，单击 预约重启。在 预约重启时间 页面，选择 预约日期 和 预约时间。说明 预约重启时间不能超过 最晚可预约时间。其中，最晚可预约时间 比 ...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
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...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
安装并使用DeepGPU-LLM
在处理大语言模型任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义...
模型训练管理
每次进行意图模型训练均需要通过以建立一个 模型训练任务 的方式来完成，任务创建完成后系统将自动进行模型训练，训练完成后系统将自动创建一个新的模型，将生成的新模型进行对应场景绑定即可使更新后的模型生效。说明 每次发起模型训练时...
大语言模型
模型简介 Qwen1.5 Qwen1.5是Qwen开源系列的下一个版本。与之前的版本相比，Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性，改善了它们的多语言能力，并具备了强大的链接外部系统能力。灵积上提供API服务的是新版本qwen模型的chat版本，在...
状态码说明
状态码参考 阿里云百炼模型服务的API调用将返回状态码以标识调用结果。通用状态码由阿里云百炼约定，各算法模型还可能在通用状态码的基础上增加自定义的状态码和状态信息。请通过返回结果中的 code 和 status 字段定位调用成功或失败的详细...
模型介绍
username,blurry,bad feet prompt来源：C站 效果对比（左侧为原图，右侧为模型处理后图片）：LoRA模型 LoRA模型介绍 LoRA模型需要搭配主模型使用，无法单独生成图片，LoRA模型是在主模型的基础上训练出来的，所以与搭配的主模型使用效果会...
模型加载器
模型加载器是三维城市构建器创建模型的图层，支持独立的样式配置，包括模型加载器的通用样式、动效样式和交互样式等。本文介绍模型加载器各配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 模型加载器 图层，进入配置面板配置 模型加载器 ...
使用流程
产品使用的主要流程如下：在联合建模的业务应用中，多方安全建模控制台提供了模型开发、模型部署和调用跟踪的全链路功能，具体如下：模型开发 模型开发阶段基于多方安全建模控制台的隐私求交和模型训练模块进行操作，模型训练完成后您可以...
模型分析优化
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具...
使用模型服务网格自定义模型运行时
当您遇到多模型部署时存在差异化运行时环境需求，或者需要优化模型推理效率、控制资源分配的问题时，可以使用模型服务网格自定义模型运行时，通过精细配置运行环境，确保每个模型都能在最适宜的条件下执行，提升服务质量、降低成本，并简化...
服务部署概述
模型预热 为了解决模型初次请求耗时较长的问题，EAS 提供了模型预热功能，使模型服务在上线之前得到预热，从而实现模型服务上线后即可进入正常服务状态，详情请参见 高级配置：模型服务预热。相关文档 服务部署完成后，您可以通过多种方式...
高级配置：模型服务预热
为了解决模型初次请求耗时较长的问题，EAS 提供了模型预热功能，使模型服务在上线之前得到预热，从而实现模型服务上线后即可进入正常服务状态。本文介绍如何使用模型预热功能。背景信息 通常向模型发送初次请求时，不同的Runtime会进行不同...
AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制
过程仿真模型 过程模型：输出变量受输入变量的影响关系可以用数学模型表示。这里，用一阶滞后传递函数模型TF1来描述冷水流量对出水温度的影响，包含3个主要参数：模型增益=1，时间常数=50，时滞=25。模型增益表示单位输入变化引起的稳态...
DSW支持R语言
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。...
部署及微调Mixtral-8x7B MoE模型
output":"He's gone,and all our plans\r Are useless indeed.\r We'll walk no more on Cotswold\r Where the sheep feed\r Quietly and take no heed.\r His body that was so quick\r Is not as you\r Knew it,on Severn river\r ...
云产品依赖与授权：EAS
eas:ListServiceInstances 查看模型服务实例信息 eas:DeleteServiceInstances 重启模型服务实例 eas:UpdateService 更新模型服务、增加版本 eas:UpdateServiceVersion 切换模型服务版本 eas:StartService 启动模型服务 eas:StopService ...
功能特性
数据湖集群 数据服务集群 节点管理 节点组管理 节点组是您使用阿里云E-MapReduece服务对集群节点进行管理的核心单元，通常是由相同规格的ECS实例组成。管理节点组 节点组扩容 当E-MapReduce集群计算资源或存储资源不足时，您可以通过水平...
应用实践：Transformer模型训练加速
PAI-Rapidformer提供了丰富的模型训练加速方法，您只需要安装Rapidformer专属镜像，即可通过黑盒或者白盒化的方式对模型训练进行优化。本文为您介绍如何使用Rapidformer优化PyTorch版的Transformer模型训练。前提条件 已安装Rapidformer...
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...
设置权限
本文为您介绍E-MapReduce（简称EMR）中Alluxio服务权限相关的内容，包括认证（Authentication），授权（Authorization）和审计（Audit），并介绍如何开启授权和审计。前提条件 已创建集群，并选择了Alluxio服务，详情请参见 创建集群。认证...
Stable Diffusion AIACC加速版部署文档
SDXL base模型 sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors：SDXL refiner模型 v1-5-pruned-emaonly.safetensors：Stable Diffusion 1.5模型 v2-1_768-ema-pruned-fp16.safetensors：Stable Diffusion 2.1模型 我们可以根据输入文字以及生成图片...
热搜和底纹Demo
配置环境变量 配置环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。重要 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，建议您使用RAM用户进行API访问或日常运维，具体操作，...}catch(\Throwable$e){ print_r($e);}
快速开始
1）人物形象训练lora模式：基于人物形象训练模型已经得到的人物形象lora，可以继续通过人物生成写真模型完成该形象的高保真写真生成，支持多种预设风格，包括证件照、商务写真、复古风、夏日运动等风格，同时支持客户自定义风格模板上传...
SmartData使用说明（EMR-3.20.0~3.22.0版本）
应用场景 E-MapReduce目前提供了三种大数据存储系统，E-MapReduce OssFileSystem、E-MapReduce HDFS和E-MapReduce JindoFS，其中OssFileSystem和JindoFS都是云上存储的解决方案，下表为这三种存储系统和开源OSS各自的特点。特点 开源OSS E-...
使用模型服务网格进行多模型推理服务
当您需要同时运行多个机器学习模型并进行推理时，可以使用模型服务网格部署和管理多模型推理服务。模型服务网格基于KServe ModelMesh实现，针对大容量、高密度和频繁变化的模型用例进行了优化，可以智能地将模型加载到内存中或从内存中卸载...
从0快速搭建个人版“对话大模型”
本教程介绍如何在阿里云GPU云服务器上基于 Alpaca大模型 快速搭建个人版“对话大模型”。背景信息 Alpaca大模型 是一款基于LLaMA的大语言模型，它可以模拟自然语言进行对话交互，并协助用户完成写作、翻译、编写代码、生成脚本等一系列创作...
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。...
快速开始
1）人物形象训练lora模式：基于人物形象训练模型已经得到的人物形象lora，可以继续通过人物生成写真模型完成该形象的高保真写真生成，支持多种预设风格，包括证件照、商务写真、复古风、夏日运动等风格，同时支持客户自定义风格模板上传...
同步接口API详情
12 request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 java sdk输出字段考虑兼容性为double类型，可以按照模型输出类型转换为对应精度数据。HTTP调用 说明 本模型还可通过HTTP的方式进行调用，以适用更灵活的...
常见问题
airflow users add-role-r Admin-u说明为您在E-MapReduce控制台通过 用户管理 模块添加的用户名。如何修改时区配置？默认时区配置使用IANA time zone方式。默认时区配置为UTC，如果您需要修改时区，请按照以下步骤修改参数 default_...
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....
同步接口API详情
12 request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 java sdk输出字段考虑兼容性为double类型，可以按照模型输出类型转换为对应精度数据。HTTP调用 说明 本模型还可通过HTTP的方式进行调用，以适用更灵活的...
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...
升级Linux ECS实例内核
sudo lsinitrd/boot/initramfs-`uname-r`.img|grep-E 'virtio|xen' 若回显信息返回类似如下信息，表示包含virtio-blk和xen-blkfront驱动，否则不包含。rw-r-r-1 root root 83312 Jul 22 10:38 usr/lib/modules/4.19.91-27.5.al7.x86_64/...
结合Blade和Custom C++ Operator优化模型
为了使检测模型后处理部分更加高效，您...with torch.no_grad():batched_inputs=[{"image":img.float()}]pred1=script_model(batched_inputs)pred2=optimized_model(batched_inputs)assert_allclose(pred1[0],pred2[0],rtol=1e-3,atol=1e-2)
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