PAI发布自动机器学习（AutoML）平台
适用客户 个人/企业开发者 新增功能/规格 PAI提供自动机器学习（AutoML）平台，AutoML是PAI产品的机器学习增强型服务，集成了多种PAI平台支持的算法和分布式计算资源，支持多种方式访问。在模型超参调优领域，它可以帮助您自动寻找最优化超...
大数据和AI体验教程
阿里云机器学习PAI-DSW 实操演示课程 如何创建实验 进阶课程 实操演示课程 Antman任务优化技术分享 实操演示课程 深度学习分布式训练框架 实操演示课程 使用PAI-EasyTransfer构建业务场景 实操演示课程 GNN框架Graph-Learn技术分享 ...
用户交流
阿里云机器学习平台以社区化的方式进行用户运营，会经常举行用户活动，同时为企业级用户提供高效支持。如果您在产品使用过程中遇到问题，请通过工单系统和机器学习平台内部的问答机器人解决。用户交流群主要用来进行机器学习算法心得交流及...
自动机器学习（AutoML）
自动机器学习（后简称AutoML）是阿里云人工智能平台 PAI提供的服务，它能按照策略帮助您完成最优超参组合搜索，从而大幅提升模型调优效率。本文为AutoML功能的导读，帮您快速找到您需要的内容信息。什么是AutoML AutoML是PAI产品的机器学习...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
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，完成大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令...
API概览
本产品（机器学习PAI-工作流/2021-02-02）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足使用...
API概览
本产品（机器学习PAI-分布式训练（DLC）/2020-12-03）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不...
API概览
本产品（机器学习PAI-交互式建模/2022-01-01）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足...
API概览
本产品（机器学习PAI-数据集加速器/2022-08-01）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足...
API概览
本产品（机器学习PAI-用户增长/2022-01-12）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足使用...
API概览
本产品（机器学习PAI-AI工作空间/2021-02-04）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足...
基本概念
云原生基础AI平台DLC（Deep Learning Containers）PAI提供的云原生基础AI平台，提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。该平台支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架。此外，该平台支持以下两种工作...
机器学习系统权限策略参考
本策略定义了管理机器学习平台（PAI）模型在线服务（EAS）的权限。查看策略详情 AliyunPAIEASReadOnlyAccess 您可以将 AliyunPAIEASReadOnlyAccess 策略授权给RAM身份。本策略定义了只读访问机器学习平台（PAI）模型在线服务（EAS）的权限...
功能特性
PAI支持丰富的机器学习算法、一站式的机器学习体验、主流的机器学习框架以及可视化的建模方式。本文为您介绍PAI的功能特性。丰富的机器学习算法 PAI的算法都经过阿里巴巴集团大规模业务的沉淀，不仅支持基础的聚类和回归类算法，同时也支持...
人工智能平台 PAI系统权限策略参考
本策略定义了 只读访问机器学习平台（PAI）自动机器学习（AutoML）的权限。查看策略详情 授权操作参考 RAM 身份默认没有任何权限，需要由阿里云账号管理员为其授权后才能访问阿里云账号下的资源。为保证资源的数据安全，建议您遵循最小授权...
PAI使用引导
本文为您介绍人工智能平台PAI的使用指引、操作账号及权限管控详情。使用指引 管理员通常参与以下模块：工作空间及成员管理 工作空间是PAI的顶层概念，为企业和团队提供统一的计算资源管理及人员权限管理能力。管理员可以创建及管理工作空间...
人工智能平台PAI通用服务等级协议SLA
人工智能平台PAI通用服务等级协议SLA的详情，请参见 人工智能平台PAI通用服务等级协议。
授权信息
本文为您介绍 机器学习（PAI）（AIWorkSpace）为RAM权限策略定义的操作（Action）、资源（Resource）和条件（Condition）。机器学习（PAI）（AIWorkSpace）的RAM代码（RamCode）为 paiplugin,eas,pai,datasetacc，支持的授权粒度为 ...
什么是AutoML
AutoML是PAI的提供的自动寻找超参组合的机器学习增强型服务。您在训练模型时，如果超参组合复杂度过高，需大量训练资源和手工调试工作，可以使用AutoML来节省模型调参时间，提升模型调优效率和模型质量。基础概念 超参数：是训练机器学习...
应用场景
超大规模GPU算力系统，全对等网络架构，全资源池化，可以搭配PAI（机器学习平台）使用，支持多种训练框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras、Xgboost、Mxnet等），可以满足多种规模的AI训练和推理业务。AI基础设施。平滑扩容。满足不同...
计费常见问题
产品明细 计费项 实例ID 费用来源 机器学习（PAI）使用量 text_analysis data_analysis data_manipulation deep_learning default Designer/Studio实验训练产生的费用。EAS专属机器预付费：EAS 预付费专属资源组产生的费用。为什么停止计费...
PAI灵骏智算服务概述
全对等网络架构，全资源池化，可以搭配PAI（机器学习平台）使用，支持多种训练框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras、XGBoost、Mxnet等），可以满足多种规模的AI训练和推理业务。AI基础设施。平滑扩容。满足不同规模GPU算力需求，平滑...
什么是人工智能平台PAI
什么是人工智能平台PAI 人工智能平台PAI起初是服务于阿里巴巴集团内部（例如淘宝、支付宝和高德）的机器学习平台，致力于让公司内部开发者更高效、简洁、标准地使用人工智能AI（Artificial Intelligence）技术。随着PAI的不断发展，2018年...
FeatureStore使用案例汇总
本文是FeatureStore产品使用案例入口链接汇总。案例名称 描述 在推荐系统中应用FeatureStore管理特征 以FeatureStore的特征表为...通过AutoFE生成的pipeline模型，对训练集和测试集执行特征转换操作，从而提升机器学习或深度学习模型的效果。
Tensorboard：训练可视化
DSW提供的Tensorboard插件是TensorFlow社区开发的深度学习可视化工具，可以从TensorFlow运行时生成的日志文件中展示丰富的可视化信息，帮助您更好地理解机器学习模型训练过程中的性能指标。功能特性 Tensorboard提供以下可视化功能：训练...
什么是DSW
应用场景 机器学习和数据科学 DSW支持JupyterLab交互式编程环境，预置了PyTorch、Tensorflow等丰富的镜像，算法人员和数据科学家可以轻松地进行数据工程、模型开发和训练、可视化分析等任务，无需担心资源运维和环境配置。AIGC和大模型 ...
创建短信发送计划
用户增长插件基于机器学习算法提供用户圈选和触达能力。针对高风险的流失用户，您可以基于用户增长插件功能，通过控制台创建短信发送计划进行流失用户的触达和召回。本文为您介绍如何通过控制台创建短信发送计划。前提条件 在开始执行操作...
线性支持向量机
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中...
新建实验
AutoML是PAI提供的机器学习增强型服务，集成了多种算法和分布式计算资源，无需编写代码，通过创建实验即可实现模型超参数调优，提高机器学习效率和性能。本文为您介绍如何新建实验。背景信息 AutoML的工作机制：实验会根据算法配置自动生成...
提交训练作业
您可以使用 pai.image.retrieve 方法，并指定所需的机器学习框架来获取PAI提供的公共镜像。示例代码如下：说明 您可以通过 公共镜像列表 查看PAI提供的镜像内安装的Python三方库信息。from pai.image import retrieve,list_images,...
产品架构
按照机器学习全流程，PAI分别提供了数据准备、模型开发与训练以及模型部署阶段的产品：数据准备：PAI提供了标注服务，支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。模型开发与训练：PAI提供了可视化建模（Designer）、交互式建模（DSW）、...
上传与下载数据文件
相关文档 数据上传完成后，您可以使用交互式模型（DSW），DSW是PAI产品的云端机器学习开发IDE，为您提供交互式编程环境，详情请参见 DSW概述。DSW支持接入多种数据源，包括OSS、NAS和MaxCompute，详情请参见 读写数据与文件传输。
安装和配置
PAI Python SDK 是PAI提供的Python SDK，提供了更易用的HighLevel API，支持机器学习工程师简单地使用Python在PAI完成模型训练和部署，串联机器学习的流程。前提条件 已获取阿里云账号的鉴权AccessKey ID和AccessKey Secret，详情请参见：...
管理实验
具体操作步骤如下：进入自动机器学习（AutoML）页面。登录 PAI控制台。在左侧导航栏单击 工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。在左侧导航栏，选择 模型开发与训练>自动机器学习（AutoML）。...
2023年
2023-6-30 全部地域 创建自定义组件 2023-5 功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 新增支持PAI Python SDK功能 PAI Python SDK是PAI推出的Python SDK，旨在为机器学习工程师提供更易用的HighLevel API，使其能够轻松地在PAI上完成...
PAI官方镜像
官方镜像能力 阿里云PAI为您提供了基于不同机器学习框架的官方镜像，您可以在PAI控制台的 镜像AI资产页面 中查看所有官方镜像列表，以下为您介绍基于TensorFlow、PyTorch等主流框架的官方镜像信息。TensorFlow 框架版本 CUDA版本（仅GPU...
开发流程
自定义镜像 ④ 云原生一站式的深度学习训练平台，提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。支持多种算法框架，超大规模分布式深度学习任务的运行以及自定义算法框架。DLC概述 ⑤ 为了方便您在提交任务时指定所需的数据集和代码仓...
高级功能：Alink组件成组执行
背景信息 Alink是阿里云 PAI 团队基于实时计算Flink研发的新一代机器学习算法框架及组件库。在 Designer 中会上线Alink流式和批式算法组件，从而支持开发者基于Flink引擎进行数据预处理、特征工程、模型训练、模型预测的机器学习全流程。在...
推荐解决方案综述
为了降低阿里云用户应用深度学习解决推荐问题的难度，PAI推出了EasyRec算法包，包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法，可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署模型，详情请参见 使用EasyRec...
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，...
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