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...
应用场景
深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度，降低网络对于计算力的需求，以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理，而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至可以将...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是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...
安全防护
同时内置深度神经网络和机器学习等先进技术，通过样本扫描、特征萃取、特征对比和文件聚类等算法，实现多达44种敏感数据的精准识别。同时数据安全中心提供了敏感数据发现后的自动分类分级以及统计展示能力，通过对结构化和非结构化数据源的...
多实例并发
2个VM中运行的程序是一样的，都是任务sum中指定的命令”python sum.py”,程序中使用环境变量中的 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID 获取InstanceId，用来区分Input数据。InstanceId是从0开始递增的。每个VM中任务程序处理完${InstanceId}-...
Sambert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。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
节点级别
对于结果集中的每一行，LEVEL返回一个非零整数值，指出由此行表示的节点在层次结构中的深度。根节点的LEVEL为1。根节点的直接子级的LEVEL为2，依此类推。以下查询在上一查询的基础上进行了修改，其中新增了 LEVEL 伪列。此外，通过使用 ...
TFRecord数据转换
PAI提供多种数据转换功能，可以将图片文件快速转换为TFRecord文件，从而使用训练组件进行模型训练。...INT 224 decode_batch_size 否 每次Decode步骤中的Batch大小。INT 10 decode_keep_size 否 不同Batch中Overlap的帧数量。INT 0
离线预测通用说明
INT-1 decode_batch_size 否 每次Decode步骤中的Batch大小。INT 10 decode_keep_size 否 不同Batch中Overlap的帧数量。INT 0 enableDynamicCluster 否 打开Dynamic Cluster，允许单个Worker Failover。如果任务经常异常出错，则可以打开该...
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...
火焰图
矩形的高度表示该方法、函数在调用栈中的深度。各个方法、函数之间的嵌套关系则通过嵌套排列来表示。功能入口 您可以在使用数据查询、数据对比时，添加火焰图。具体操作，请参见 Profile Explorer使用（数据查询）、Profile Explorer使用...
ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的...
ResNet使用卷积层提取图像的特征，并通过引入残差块结构，解决了深层神经网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题，大幅提升了深度神经网络的训练效果。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。使用限制 本文使用的环境需要满足...
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...
Kohya使用方法与实践案例
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...
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...
Routine Load
strict mode与source data的导入关系 列类型为TinyInt，且表中的列允许导入空值时：source data source data example string to int strict_mode result 空值 \N N/A true or false NULL not null aaa or 2000 NULL true invalid data...
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...
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。...
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 ...
利用DCGM实现GPU的性能分析
以PyTorch Examples中的 word_language_model 为例，训练Transformer模型。python main.py-cuda-epochs 500-batch_size 16-model Transformer-lr 5 以上命令的参数说明如下：cuda：表明使用GPU进行加速计算。epochs 500：设置训练轮数为500...
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...
LLaMa2 大语言模型
} {"text":"Human:I need a picture of someone crying.Assistant:I'm sorry,but as an AI language model,I do not have the ability to display images."} 说明 您提供的数据长度应大于您在超参中设置的batch_size，数据长度指jsonl文件...
ChatGLM开源双语对话语言模型
越大的幅度，会越快收敛，但是也容易导致不稳定，越小的幅度，训练会较稳定，但是收敛会慢一些 默认为2e-5 使用限制 当您对ChatGLM2模型定制时，模型定制功能会有如下限制存在 运行中的定制任务数：1个 可创建的定制任务数（不包括失败及...
百川开源大语言模型
决定了每次参数更新时参数应该更新的幅度大小，越大的幅度，会越快收敛，但是也容易导致不稳定，越小的幅度，训练会较稳定，但是收敛会慢一些 默认为2e-5 使用限制 当您对百川系列模型定制时，模型定制功能会有如下限制存在 运行中的定制...
LLaMa2 大语言模型
} {"text":"Human:I need a picture of someone crying.Assistant:I'm sorry,but as an AI language model,I do not have the ability to display images."} 说明 您提供的数据长度应大于您在超参中设置的batch_size，数据长度指jsonl文件...
ChatGLM开源双语对话语言模型
越大的幅度，会越快收敛，但是也容易导致不稳定，越小的幅度，训练会较稳定，但是收敛会慢一些 默认为2e-5 使用限制 当您对ChatGLM2模型定制时，模型定制功能会有如下限制存在 运行中的定制任务数：1个 可创建的定制任务数（不包括失败及...
百川开源大语言模型
决定了每次参数更新时参数应该更新的幅度大小，越大的幅度，会越快收敛，但是也容易导致不稳定，越小的幅度，训练会较稳定，但是收敛会慢一些 默认为2e-5 使用限制 当您对百川系列模型定制时，模型定制功能会有如下限制存在 运行中的定制...
如何将一棵LSM-Tree塞进NVM
由于内存表同样将数据放置在索引中，因此内存表的数据转移到GI时无需数据拷贝，仅需更新GI索引中的指针指向内存表中的数据。GI可以采用任意的范围索引，或者持久化索引用以提高系统的恢复速度。鉴于GI的更新并不需要设计多个KV更新以及写入...
批量创建ECS实例
如果安全组的网络类型为专有网络VPC，调用VPC API DescribeVSwitches 查询安全组所属专有网络VPC中的虚拟交换机ID，假设为 vsw-bp1wt4qpuavdb6y6k8*。开通按量付费ECS资源时，您的阿里云账户余额（即现金余额）和代金券的总值不得小于100....
通义千问
} {"text":"Human:I need a picture of someone crying.Assistant:I'm sorry,but as an AI language model,I do not have the ability to display images."} 说明 您提供的数据长度应大于您在超参中设置的batch_size，数据长度指jsonl文件...
JDBC 连接池配置示例
本文介绍 JDBC 连接池配置示例。在使用 JDBC 进行数据库连接的时候，需要配置相关参数来...maxBatchTotalParamsNum：针对 batch 操作，一条 SQL 最多能支持多少个参数（即 batch 中?的个数）。如果参数个数大于限制，batch SQL 将会被拆分。
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。...
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...
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），...
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...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
大数据和AI体验教程
EasyTransfer：深度迁移学习框架 热门课程 实操时长：7分钟29秒 开始学习“周二开源日”系列活动 云原生场景中的AI任务调度 技术深度解析 实操时长：45分钟28秒 开始学习 PAI-DLC云原生深度学习训练平台 whale-A Unified Distributed ...
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...
计费说明
20 大数据深度学习引擎 依托于阿里云深度神经网络系统，对云上全部Web攻击数据以及正常业务数据进行分类训练，从而实时防护潜在的异常攻击行为。20 自定义扫描防护能力 在默认防扫描能力基础上，提供高频Web攻击和恶意目录遍历的高级自定义...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
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