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...
入门概述
评估模型 使用训练好的模型对预测数据集进行结果预测，并结合预测集中的“正确答案”评估模型效果。模板工作流demo 通过模板可以直接套用模板快速创建工作流，运行成功后进行模型部署，demo详情请参见 模板工作流demo。
联邦建模概述
联邦建模控制台是进行联邦学习的模型开发平台...模型评估：使用预处理过的测试集数据评估模型效果。典型的模型开发业务逻辑如下图所示，其中，离线样本生成的三种联邦表分别以训练集、验证集和测试集作为预处理、预处理应用和模型评估的输入。
如何开启模型训练
通过模型评测评估模型效果，发现模型问题。说明 Prompt：即提示词，简单的理解为它是给大模型的指令。它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。大模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本或者图片。...
快速使用
重要 虽然OpenNLU已经在大量任务上训练且具备泛化性，但由于实际NLU任务的多样性、复杂性，其在不同具体任务上的效果可能有较大差别，请谨慎评估模型效果是否符合需求。快速开始 前提条件 已开通服务并获得API-KEY：获取API-KEY。已安装...
快速使用
重要 虽然OpenNLU已经在大量任务上训练且具备泛化性，但由于实际NLU任务的多样性、复杂性，其在不同具体任务上的效果可能有较大差别，请谨慎评估模型效果是否符合需求。快速开始 前提条件 已开通服务并获得API-KEY：开通DashScope并创建API...
用户流失预警风控
④ 使用 二分类评估 组件进行模型验证，可以通过AUC、KS及F1Score等指标评估模型效果。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 运行。工作流运行结束后，右键单击画布中的 二分类评估，在快捷菜单，单击 可视化分析。在 二分类评估 ...
评分卡信用评分
⑤ 预测每个用户的信用评分并评估模型效果。运行工作流并查看输出结果。单击画布上方的运行按钮。工作流运行结束后，右键单击画布中的 评分卡预测-1，在快捷菜单，单击 查看数据>输出，即可查看每个用户的信用评分。相关文档 关于算法组件...
API详情
重要 虽然OpenNLU已经在大量任务上训练且具备泛化性，但由于实际NLU任务的多样性、复杂性，其在不同具体任务上的效果可能有较大差别，请谨慎评估模型效果是否符合需求。模型概览 模型名 模型简介 opennlu-v1 开箱即用的文本理解大模型，...
API详情
重要 虽然OpenNLU已经在大量任务上训练且具备泛化性，但由于实际NLU任务的多样性、复杂性，其在不同具体任务上的效果可能有较大差别，请谨慎评估模型效果是否符合需求。模型概览 模型名 模型简介 opennlu-v1 开箱即用的文本理解大模型，...
最佳实践-基于本地Function定制百炼应用
若提及训练模型相关，必须调用获取训练模型情况插件，该调用无需询问用户具体模型情况，获取训练模型情况会返回所有结果，请都展示给用户。' '2.若提及assistant-api，必须调用最佳实践查询插件，返回具体assistant-api的最佳实践代码链接...
模型部署及训练
您可以查看训练任务的基本信息、实时状态、任务日志和模型评估效果（不同模型可能评估方式会有差异）。训练任务运行成功后：您可以在 任务详情 页面的 部署服务 区域，单击 部署 来部署模型。模型部署流程与直接部署模型没有差异，详情请...
Llama2-7B基于DSW的全参数微调训练
在WebUI页面试玩模型，并根据返回结果来评估模型推理效果。import gradio as gr import requests import json from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM#模型地址替换为自己训练好的模型地址。tokenizer=AutoTokenizer...
模型评测
领域能力评估，将模型应用到特定领域，比较不同领域内预训练和微调后的模型效果，以评估模型应用领域知识的能力；模型回归测试，您可以构建回归测试集，通过模型评测功能来评估模型在实际业务场景下的表现，是否满足上线标准。前提条件 ...
什么是蚂蚁隐私计算服务平台
蚂蚁隐私计算服务平台包含联邦建模、多方安全建模、多方安全分析、隐私求交和管理控制台五个部分，提供了数据联合分析、隐私求交、模型训练、模型评估、模型预测和集中管控核心资源等功能。蚂蚁隐私计算服务平台遵循对等开放、安全为先的...
模型体验中心
您可以在模型体验中心试用通义千问、Llama2等语言模型，初步了解模型功能，比较不同模型效果，从而评估是否将模型到自己的业务流程中。前提条件 已开通灵积模型服务并创建API-KEY，具体操作，请参见 开通服务并创建API-KEY。操作步骤 说明 ...
文本摘要预测
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
output":"不是","id":1 }]为了更好地验证模型训练的效果，除了PAI已提供的训练数据集之外，也推荐您准备一份验证数据集，该数据集将用于在训练中评估模型训练的效果，以及训练的参数优化调整。单击 训练，提交训练作业。在弹出的 计费...
什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC
如果企业推荐算法、工程团队建设相对年轻，我们建议对接初期，采用阿里算法团队基于行业定制的算法模型来启动服务，一方面可辅助企业在短期内完成完整推荐系统的部署，另一方面可助力企业开发者快速上手、自主完成模型训练、效果评估等。...
新建脚本
模型评估：基于预处理后的联邦表，以及训练成熟的联邦模型，对该模型的效果进行评估。脚本信息配置完成后，单击 确认，脚本文件创建完成。脚本管理 重命名：右键单击待重命名的脚本文件，在弹出的右键菜单中选择 重命名，即可对该脚本文件...
基于对象特征的推荐
通常，推荐场景都属于二分类实验，可以使用混淆矩阵和二分类评估组件评估模型预测结果。运行实验并查看输出结果。单击画布上方的 运行。实验运行结束后，右键单击画布中的 逻辑回归二分类-1，在快捷菜单，单击 模型选项>导出PMML，即可导出...
组件参考：所有组件汇总
多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南（即将下线）在深度学习组件列表中找到PyTorch组件，同时找到 读OSS...
特征稳定性PSI
PSI通常用于评估模型在不同时间段或不同数据集上特征分布的稳定性，以确保模型的预测结果在不同环境下的一致性。PSI的值表示特征分布的变化程度，数值越大表示特征分布的变化越大，稳定性越差。PSI可以帮助用户评估模型的稳定性和鲁棒性，...
FeatureStore概述
应用场景 推荐系统和广告排序场景：该场景下的特征数据包括用户的浏览历史、购买记录、用户画像等，通过使用FeatureStore，可以集中更新和管理多版本的实时用户特征和物品特征，方便模型提高特征的及时性，从而提高模型效果。应用于广告...
上云评估模型
随着企业信息系统的持续建设，IT与业务不断的融合，企业应用类型及模板不断发展，如何从大量企业应用系统中筛选需要上云的应用，确定应用上云的策略及优先级，是上云实施前需要做的事情。...阿里云上云评估模型如下图所示。
数据拆分
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优化模型的参数。测试集是模型未见过的数据集，用于评估模型的性能和泛化能力。测试集的数据应该...
概述
支持的评估模型函数 MaxCompute SQLML当前支持如下评估模型函数，用于评估预测结果的准确性：二分类评估：通过内建函数 ml_evaluate 实现。支持计算AUC、KS及F1 score等。语法格式如下：ml_evaluate(table[,map,string>])多分类评估：通过...
产品简介
联邦建模服务采用联合计算的模式，实现在原始数据不离开本地的前提下，完成模型的研发和效果评估。联邦建模产品作为联邦建模服务的可视化操作平台，是面向联邦模型开发者，进行数据处理、模型研发和模型评估的平台。联邦建模集成了联邦学习...
性能测试技术指南
这些规范可以帮助PTS的用户更好地从技术上来规避系统上线后的风险、评估线上系统的真实能力、根据业务模型摸底线上能力以提前应对。适用范围 适用于所有需要性能测试的项目。对性能测试实施过程中非常重要、关键的相关技术进行分析，主要...
模型指标
字段名称 是否必选 描述 Results Dataset 否 评估模型所用数据集，支持配置的系统保留字段如下：Uri：数据集所在的OSS Bucket路径。DatasetId：数据集ID。您也可以参照配置样例自定义Dataset参数，例如：数据集名称。Metrics 是 模型性能...
使用可视化大屏查看分析报告
数据可视化分析：相关系数矩阵 直方图 散点图 箱线图 数据视图 特征工程：线性模型特征重要性 随机森林特征重要性 模型评估：混淆矩阵 聚类模型评估 多分类评估 二分类评估 模型可视化：GBDT二分类 GBDT回归 随机森林 XGBoost训练 统计分析...
DSW使用案例汇总
使用EasyTransfer进行文本分类 本文以文本分类为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型以及导出并部署模型。使用EasyASR进行语音识别 本文以语音识别为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyASR算法包...
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。...
数据建模
预测和评估回归模型 通过 预测 组件，预测该模型在测试数据集上的效果。在左侧组件列表，将 机器学习 下的 预测 组件拖入画布中。通过连线，将 预测-1 节点的 模型结果输入 端口和 预测数据输入 端口分别作为 逻辑回归二分类-1 节点的 逻辑...
模型评测
完成模型部署后，如需测试模型的效果，可在模型评测中进行评测，模型评测需要首先构建评测的数据集，构建方法类似于训练集的构建，数据格式同样是问答Pair对，对于Prompt而言往往是需要验证的问题，对于Completion而言往往是评测参考的答案...
功能特性
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与其数据基础评估的需要，工业视觉智能产品提供了对模型进行独立管理的功能。模型管理的基本功能是基于数据集和工作区提供的基础算法模型，或者用户...
类目预测功能介绍
在模型训练完成后，会输出部分模型的预测结果供效果评估，类目名称将被用于效果评估页面以评估query与类目的相关度是否符合预期，所以建议训练的时候提供类目名称字段。如果已上传了点击行为数据，那么除了选择上述的字段内容，在进行模型...
发电场输出电力预测
④ 通过 预测 组件预测该模型在预测数据集上的效果，并通过 回归模型评估 组件评估该模型预测的准确性。运行工作流并查看输出结果。单击画布上方的 运行。工作流运行结束后，右键单击画布中的 相关系数矩阵，在快捷菜单，单击 可视化分析。...
使用EasyTransfer进行文本分类
本文以文本分类为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型及导出并部署模型。前提条件 已创建PAI-DSW实例，且该实例满足版本限制，详情请参见 创建及管理DSW实例 和 使用限制。说明 建议创建PAI-...
使用流程
本文介绍了联邦模型开发总体流程和基于联邦建模控制台开发联邦模型的流程。联邦建模是蚂蚁隐私计算服务...创建联邦表 数据预处理 模型训练 预处理应用 模型评估 保存模型，请参见 保存模型。说明 关于联邦模型开发的更多信息请参见 联邦建模。
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