生成中文摘要
说明 如果您准备了训练数据集，在 模型训练 区域，参照 微调训练模型 操作步骤更新训练数据集后，再单击 训练。页面将自动跳转到 任务详情 页面。您可以单击 任务日志，查看训练过程。四、部署和调试微调后的模型 在 任务详情 页面 模型...
表格信息抽取
训练集」：用于训练模型的数据源，只能选择标注且质检完成的数据集作为训练集，且已被选为测试集的数据集不可再次选择。建议选择20张以上有效数据进行模型训练。测试集」：用于测试模型的数据源，只能选择标注且质检完成的数据集作为测试集...
表格信息抽取
训练集」：用于训练模型的数据源，只能选择标注且质检完成的数据集作为训练集，且已被选为测试集的数据集不可再次选择。建议选择20张以上有效数据进行模型训练。测试集」：用于测试模型的数据源，只能选择标注且质检完成的数据集作为测试集...
PS-SMART二分类训练
无 metric 否 训练集的评估指标类型，输出在Logview文件Coordinator区域的 stdout。支持以下类型：logloss：对应可视化方式的 negative loglikelihood for logistic regression 类型。error：对应可视化方式中的 binary classification ...
PS-SMART回归
支持以下类型：reg:linear：Linear Regression reg:logistic：Logistic Regression count:poisson：Poisson Regression reg:gamma：Gamma Regression reg:tweedie：Tweedie Regression reg:linear metric 否 训练集的评估指标类型，输出在...
训练数据
训练集和评测集是训练提升及评估模型效果的重要数据，可通过此处统一管理训练集和评测集。上传训练集 点击上传数据集，下载模板（数据集模板/评测集模板）并再上传数据内容，点击完成。上传完成后，在列表中查看对应的数据，用户模型训练...
数据集管理
已建训练集查看界面如下图：训练集搜索、下载与删除 进入智能对话分析系统后，选择 智能工具>语义模型训练工具>数据集管理>训练集，进入训练集编辑查看界面；根据实际业务需求，点击“搜索、下载或删除”按钮完成训练集的搜索、下载或删除...
数据拆分
一、组件说明 在联邦学习任务中，数据拆分是将一份原始数据集分成训练集和测试集两个部分的过程。拆分数据集的目的是为了在训练模型时能够使用独立的数据集来评估模型的性能和泛化能力。训练集是模型用来学习的数据集，可以用于训练模型并...
模型调优
模型调优 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。...
如何开启模型训练
视频介绍 定义 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型...
入门概述
数据准备与预处理 对原始数据进行预处理，生成模型训练集和模型预测集。数据可视化 对源数据或中间结果数据进行可视化处理，以获取数据分析结果。算法建模 使用符合业务场景的算法组件，加上预处理后的数据训练集进行算法建模。评估模型 ...
模型训练
GDB Automl训练模型能够评估各个特征重要性程度：训练集、验证集、交叉验证的混淆矩阵：查看模型训练过程中的动态指标，随阈值不同的指标变化情况：单击 预览POJO，可以预览生成的模型POJO。单个模型训练 在工具栏模型训练处，也可以选择一...
模型管理
查看模型详情 模型在产出的同时，上传的数据会按照8:2的比例拆分为训练集和测试集，20%的测试集用作验证集对模型性能的优劣，在模型详情中会展示出整体的评估信息和单标签的评估信息。管理模型列表 您可以在 模型管理 页面查看已创建的模型...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。回到创建的项目，切换至“模型中心”并点击“创建模型”。进入创建模型后，通过自学习平台，您无需关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就可以开始训练。首先请填入模型的名称。在模型...
模型管理
1.单模型详情 模型在产出的同时上传的数据会按照8:2的比例拆分为训练集和测试集 20%的测试集用作验证集对模型性能的优劣进行验证，在模型性情里面会展示出整体的评估信息和单标签的评估信息，【基本信息】：模型的名称标签和更新时间、创建...
功能特性
同时为了方便用户操作，保持业务的连续性，在数据集管理内集成了训练功能，用户可以在完成对数据的操作后马上进行训练，而无需进行页面与功能的切换。独立的模型管理与评估 模型的产生虽然基于数据，但由于对模型持续优化的需要及模型能力...
OSS存储读写分离最佳实践
该示例为一个简单的深度学习模型训练，业务通过只读OSS存储卷从OSS的/data-dir目录中读取训练集，并通过OSS SDK将checkpoint写入OSS的/log-dir目录。通过ossfs实现读写 参考以下模板部署手写图像识别训练应用。该应用使用简单的Python编写...
数据处理
本文为您详细介绍GDB Automl数据导入的方法。操作步骤 数据导入。进入GDB Automl。在页面顶端，单击 数据，选择数据导入...帮助您自动划分训练集、验证集和测试集，划分时按照种子随机切分。单击 切分。单击 创建，得到拆分后的数据帧文件。
线性回归
本文为您介绍线性回归组件。功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。...剩余部分作为训练集。是 随机 随机 头部 尾部 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 可以查看建模成功后的模型评价结果。
快速开始
准备训练集数据 按照Prompt/Completion对的格式，准备SFT模型训练数据，数据量约500-1000条 如“生成符合企业风格的产品介绍文案”，则Prompt为：生成一段产品介绍文案，要求xxxxx；Completion为符合企业风格的介绍文案。2.上传数据集 进入...
意图模型使用复核
功能介绍 意图模型使用复核即是对意图模型实际使用效果...具体界面如下图所示：说明 在质检员完成会话数据复核的提交后，相关意图模型复核语句——机检不正确或机检漏检，会在发起意图模型训练后，由系统自动录入训练集，无需人工进行录入。
创建训练任务
说明 如果配置了数据集，则训练结果默认输出到数据集挂载目录。如果您在执行命令时通过配置启动参数来指定了输出路径，则训练结果将会输出到指定的路径中。资源配置 在 资源配置 区域，完成以下关键参数的配置：参数 描述 资源配额 您可以...
产品功能
数据切分 支持按照自定义比例对数据帧进行拆分，可以快捷划分训练集、验证集和测试集。GDB Automl将随机对数据按照比例进行切分，得到拆分后的数据帧文件。模型训练 运行自动机器学习 GDB Automl提供运行自动机器学习功能，您可以配置实验...
模型部署及训练
数据集配置 训练数据集 快速开始提供了默认的训练数据，如果您不使用默认数据集，需要按照模型文档中的训练数据格式准备好训练数据，然后参考以下两种方式上传训练数据。OSS文件或目录。单击，选择数据集所在的OSS路径。在 选择OSS目录或...
什么是自动驾驶开发平台
应用场景（一）在阿里云上快速构建自动驾驶研发需要的数据闭环 利用阿里云的高性能和高弹性，在云上构建自动驾驶研发所需的数据处理、检索、训练集构建、仿真评测最终产出算法包OTA至车端。能够解决的问题如下 海量非结构化数据快速预处理 ...
概念解释
模型中心模块核心概念解释如下表所示：模块 概念 解释 训练数据 训练集 调优所用的数据集，格式一般为Prompt+Completion的文本数据，可通过Excel进行编辑和上传，最小训练数据条数为20，最大训练数据条数为10000，一条训练数据Prompt+...
更新训练任务
DatasetIds String 否 558,549 多训练集数据集ID的集合。LabelIds String 否 971,955 多训练集标注集ID的集合。PreTrainTaskId Long 否 456 基于之前的训练任务ID。PreTrainTaskFlag Boolean 否 false 是否基于之前的训练任务。Description...
K近邻
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
偏最小二乘回归
本文为您介绍偏最小二乘回归组件。功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新...剩余部分作为训练集。是 随机 随机 头部 尾部 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 可以查看建模成功后的模型评价结果或发布模型。
XGBoost
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
支持向量机
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
工作原理
训练集的时间长度需大于12天，因为模型训练任务需要历史一周的数据做为特征工程的前提条件；验证集长度需大于3天，因为需要三天的数据给出验证报告，更好地说明模型的拟合程度、鲁棒性以及表现水平。特征工程：包括同环比特征、平移特征、...
数据集拆分
本文介绍了将数据集拆分为训练数据集和预测数据集的 API 及示例。函数路径 fascia.data.horizontal.dataframe.train_test_split 函数定义 def train_test_split(data:HDataFrame,ratio:float,random_state:int=None,shuffle:bool=True)->...
高斯过程回归
剩余部分作为训练集。是 随机 随机 头部 尾部 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 可以查看建模成功后的模型评价结果或发布模型。内核：高斯核、二次有理核 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 尺度 内核的长度尺度。否 1.0[0,...
人工神经网络
是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分作为训练集。随机：按比例随机从输入数据中截取n条数据作为测试集。头部：按比例将输入数据前n条数据作为测试集。尾部：按比例将输入数据后n条数据作为测试集。...
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...
什么是Deepytorch Training（训练加速）
Deepytorch Training介绍 Deepytorch Training面向生成式AI和大模型场景，提供了训练加速能力。通过整合分布式通信和计算图编译的性能优化，在保障精度的前提下实现端到端训练性能的显著提升，为您带来更低的成本和更敏捷的迭代。同时...
API详情
必选 描述 job_name String Body 否 自定义任务名称，缺失该参数时，会使用自动生成的任务id替代 training_file_ids Array Body 是 训练集文件列表。validation_file_ids Array Body 否 验证集文件列表。model String Body 是 用于定制的...
PS-SMART多分类
无 metric 否 训练集的评估指标类型，输出在Logview文件Coordinator区域的 stdout。支持以下类型：mlogloss：对应可视化方式的 multiclass negative log likelihood 类型。merror：对应可视化方式中的 multiclass classification error ...
提交训练作业
训练作业超参：当您通过 pai.estimator.Estimator 的 hyperparameters 参数配置了训练作业的超参，超参文件 hyperparameters.json 会被准备到 PAI_CONFIG_DIR 环境变量指定目录下（默认为/ml/input/config/）。训练作业脚本可以通过读取 {...
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