开源软件迁移

它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统,被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上,建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息,请参见 TensorFlow ...

性能指标

LogisticRegressionWithHe 10万 100维*100维 训练 50分钟 神经网络MLP 100万 100维*100维 训练 30分钟 决策树-XGBoostWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 50分钟 决策树-GBDTWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 120分钟 线性回归-...

应用场景

深度学习 对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景,阿里云推荐GPU实例,不但性能表现卓越,同时大量节省成本。此外,GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求,适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...

Word2Vec

Word2Vec算法组件利用神经网络,通过训练,将词映射为K维度空间向量,且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表,输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...

PAI-TF概述

背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架,支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型,对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大,并拥有高度灵活的API,受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...

基本概念

cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器,可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...

大数据和AI体验教程

大咖分享 分享嘉宾:林伟 黄博远 实操时长:3分钟59秒 开始学习 更多案例,请点击进入大数据和AI体验馆>>云原生大规模图神经网络平台 GraphLearn on PAI 热门课程 实操时长:11分钟56秒 开始学习 如何使用少量训练数据,快速得到高精度模型...

CPFS存储卷概述

适用场景 推荐在容器场景对低延迟,百万以上小文件的读写需求,包括AI深度训练、自动驾驶、基因计算、EDA仿真、石油勘探、气象分析以及影视渲染等需要超高吞吐场景的使用。根据业务需求,您可以对CPFS存储卷做以下操作:业务需求 参考链接 ...

CPFS存储卷概述

适用场景 推荐在容器场景对低延迟,百万以上小文件的读写需求,包括AI深度训练、自动驾驶、基因计算、EDA仿真、石油勘探、气象分析以及影视渲染等需要超高吞吐场景的使用。根据业务需求,您可以对CPFS存储卷做以下操作:业务需求 参考链接 ...

产品优势

效果逼真 在本地端实现了基于Knowledge-Aware Neural TTS(KAN-TTS)语音合成技术,基于深度神经网络和机器学习,将文本转换成真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力的语音,使得 离线语音 合成效果趋近于在线合成效果。同样的语音合成 声音定制 的...

CPFS存储卷概述

适用场景 推荐在容器场景对低延迟、百万以上小文件的读写需求进行使用,包括AI深度训练、自动驾驶、基因计算、EDA仿真、石油勘探、气象分析以及影视渲染等需要超高吞吐场景的使用。根据业务需求,您可以对CPFS存储卷做以下操作:业务需求 ...

基于eGPU优化套件的ResNet50模型训练和推理

本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例,为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。步骤一:准备模型和数据...

灵骏常见问题

为什么深度学习和神经网络需要GPU?GPU与CPU的对比如下表所示。对比项 GPU CPU 算术运算单元(ALU)大量擅长处理大规模并发计算的算术运算单元(ALU)。拥有强大的算术运算单元(ALU),但数量较少。逻辑控制单元 相对简单的逻辑控制单元。...

LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践

大语言模型(LLM)是指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型,例如:GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。Megatron-LM 是由NVIDIA的应用深度学习研究团队开发的Transformer模型训练框架,它可以高效利用算力、显存和通信带宽,大幅提升了大语言...

动态与公告

2023-07-04 快速开始 2023年06月 公告类型 模型名称 公告描述 发布时间 相关文档 新增模型 语音合成 提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务,兼具读音准确,韵律自然,声音还原度高,表现力强的特点。...

数据集加速器概述

通过感知深度学习训练的模型类型、网络结构,对图片、文本、视频等数据进行预先打包和处理,提升海量小文件训练场景的性能。全托管,开箱即用。云上全托管服务,操作简单,开通即可使用。弹性可伸缩。依托于云上IaaS(Infrastructure-as-a-...

数据库内机器学习

目前Lindorm ML支持的算法如下表所示:任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息,请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细...

机器翻译定制化服务产品介绍

技术优异 使用基于注意力机制的深层神经网络翻译系统,技术实力行业突出。降本提效 减少翻译等待周期,解决批量翻译供应不足现状,成本大幅缩减。机器翻译自学习平台 使用流程 说明 定制模型若想取得明显的效果提升,至少需要1万条高质量...

概述

深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而,在目前的数据驱动的智能应用中,数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先,数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...

概述

矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量,然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模,并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...

模型创建

TFT TFT(Temporal Fusion Transformer)算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细信息,请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法,适用于尖刺型异常(例如监控曲线出现尖刺的现象),对于数据点中有少量显著离群点的...

CREATE MODEL

TFT TFT(Temporal Fusion Transformer)算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细信息,请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法,适用于尖刺型异常(例如监控曲线出现尖刺的现象),...

基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回

背景信息 图神经网络深度学习的热点发展方向,PAI开源Graph-Learn框架,提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法,而GraphSAGE为二部图场景扩展,被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下,可以将User和Item作为图...

组件参考:所有组件汇总

文本分类训练(MaxCompute)(即将下线)该算法组件集成了基于BERT的文本分类模型、传统深度文本分类(例如TextCNN)模型及PAI自研的DGCNN模型。文本匹配训练(MaxCompute)(即将下线)该组件的输入为两个句子,输出它们是否匹配。序列...

在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型

oneAPI深度神经网络库(oneDNN)是用于深度学习应用程序的基本构建基块的开源跨平台性能库,该库针对英特尔体系结构处理器、英特尔处理器图形和Xe体系图形进行了优化。主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深度学习应用...

创建安全联邦学习任务(任务模式)

适用特征维度特别多,特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息,用于后续的数据处理。使用方:指需要数据的一方。加持方:指提供数据的一方。训练集:需训练的数据表。Label字段:指标签字段,用于后续训练学习。对齐...

使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat

ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API,使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...

使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B

ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API,使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...

Kohya使用方法与实践案例【内测中】

此时您可以选择借助神经网络,完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面,选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...

人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Network,缩写ANN),简称神经网络或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...

视频分类训练

算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练,目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert,其中swin-t-bert支持视频加文本...

GPU计算型

存储:I/O优化实例 支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘 网络:支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强)适用场景:中小规模的AI训练业务 使用CUDA进行加速的HPC业务 对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务 深度学习...

弹性裸金属服务器概述

弹性裸金属服务器适合上云部署传统非虚拟化场景的应用,通过与阿里云产品家族中的其他产品(例如存储、网络、数据库等)无缝对接,可以更多元化地结合您的业务场景进行资源构建。本文介绍云服务器ECS弹性裸金属服务器实例规格族的优势和...

安全联邦学习-任务模式FL

三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...

分布式通信框架gRPC+

使用 DLC 进行深度学习训练时,您可以使用gRPC+分布式训练,从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC+。gRPC+通过Sharing Nothing架构、BusyPolling机制、用户态零拷贝及Send/Recv融合等多种优化技术,降低了E2E的通信延时,...

开发流程

创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器学习、深度学习、强化学习训练,支持流批一体训练,该子模块封装了上百种机器学习算法,您可以拖拽式建模、自动调参,从而无编程玩转人工智能。Designer概述 ③ ...

安全联邦学习-工作流FL

三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...

安装Pai-Megatron-Patch镜像

操作步骤 在DLC中安装Pai-Megatron-Patch镜像 DLC 为开发者和企业提供了云原生一站式的深度学习训练平台,为您提供灵活、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运行及自定义算法框架,为...

EMR-3.24.x版本说明

TensorFlow on spark 支持TensorFlow框架置于Spark之上,使得Spark与深度学习框架深度结合,包括了任务调度和数据交换优化方案等,为您提供从数据预处理到深度学习训练任务的一整套流程。支持Streaming类型任务。更新内容 服务 变更点 ...

AI计算资源概述

推荐您在使用PAI功能前开通并购买用于AI开发或训练的资源。对于云原生资源,需要购买所需资源、创建资源配额,并将资源配额绑定到工作空间才能使用。对于大数据引擎资源,只需购买资源并将其绑定到工作空间,即可进行使用。本文为您介绍这...
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