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...
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...
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...
针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
调用配置包括起始时间（训练集开始时间）、结束时间（验证集的开始时间）、模型的训练集的结束时间（验证集的结束时间），三种时间关系如下图所示。步骤二：查看训练结果 任务运行一段时间后，您可以在模型训练任务列表中，单击目标任务，...
针对无标签数据创建智能巡检任务
调用配置包括起始时间（训练集开始时间）、结束时间（验证集的开始时间）、模型的训练集的结束时间（验证集的结束时间），三种时间关系如下图所示。步骤二：查看训练结果 任务运行一段时间后，您可以在模型训练任务列表中，单击目标任务，...
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。服务对象为联邦模型的开发人员，如联邦算法工程师...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。
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...
通用联邦学习模板
交叉验证：在交叉验证中，数据集被划分为训练集和验证集两部分，模型基于训练集进行训练，然后用验证集来评估模型的性能。这种方法可以有效地评估模型的泛化能力，并减少因样本随机性带来的影响。混淆矩阵：评估分类模型性能的一种重要工具...
单据票证信息抽取
创建模型后成功后自动进入模型训练「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...
单据票证信息抽取
创建模型后成功后自动进入模型训练「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...
长文档信息抽取
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...
长文档信息抽取
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...
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...
文本内容风控解决方案
操作流程 基于阿里云 PAI 平台，构建文本内容风控解决方案的流程如下：准备数据 基于 iTAG 进行原始数据标注，然后将获得的训练集和测试集上传到数据仓库MaxCompute中，用于后续的模型训练。构建文本分类模型 在可视化建模平台 Designer 中...
常见错误码
400 InvalidParameter.TrainTaskDatasetRepeat 训练任务所选择的训练集重复。400 InvalidParameter.TrainTaskValLabelIsNotMarked 验证集标注没有打标。400 InvalidParameter.TrainTaskTestLabelIsNotMarked 测试集标注没有打标。400 ...
评分卡训练
percentage_neg DOUBLE 统计指标：训练集上该分箱的负样本数占总负样本的比例。test_woe DOUBLE 统计指标：测试集上该分箱的WOE值。test_contribution DOUBLE 统计指标：测试集上该分箱的Marginal Contribution值。test_total BIGINT 统计...
基本概念
训练数据 训练集 构建合适训练集，通过模型调优可增强模型能力，提升预测效果，平台支持多轮训练数据、单轮训练数据、在线编辑及效果预览功能。评测集 构建合适的评测集，通过模型评测评估模型效果，发现模型问题，评测集包括Prompt及...
语义意图增删改查
重要 完成意图新建后，有关意图的数据将自动录入到训练集用于模型训练。批量导入 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>意图管理，进入意图管理界面；点击 导入 按钮进行意图批量导入；点击 上传Excel文件 按钮，完成...
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。
什么是Deepytorch Training（训练加速）
使用Deepytorch Training时，仅需在Python训练代码中添加如下适配代码即可。导入Deepytorch Training库的示例代码：import deepytorch as dpt 封装训练模型的示例代码：dpt.compile 特性说明 Deepytorch Training在AI训练的通信和计算方面...
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...
创建训练任务
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。Description String 否 test3 新建训练任务描述。PreTrainTaskId Long 否 132 基于之前的训练任务ID。TrainMode String 是 ...
数据集管理
数据集列表 对新建的数据集进行管理，可以对已经建立好的数据集进行【新增】：同上新建训练集【删除】：对不需要的数据集合进行删除【筛选】：通过数据集包含的标签进行数据集的筛选，方便用户查找相关指标的数据集，默认显示当前工作区的...
安全联邦学习-工作流FL
2、数据拆分 将数据拆分为训练集和测试集，用于验证模型的各项指标数据。note：在模板中，选择了拆分比例80%，即80%数据用于训练（输出表1），20%数据用于测试（输出表2）。用户可自行调整需求。3、训练侧特征工程 选择和提取有用的特征，...
LightGBM
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。...
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。...
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、...
图像检测训练（easycv）
假如为空，使用工作空间默认路径 无 训练集标注结果文件路径 否 如果 数据源格式 是 PAI标注格式，则提供文件后缀名为manifest的文件。如果 数据源格式 是 COCO格式，则提供后缀名为.json的文件。如果通过了输入桩配置算法组件的标注训练...
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。...
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...
模型训练最佳实践
训练准备 完成训练集的构建后，可进入模型管理界面选择训练集进行训练，平台提供Fine-tuning的训练方式，同时提供多种参数的调整，可依据业务需求和理解调整参数，优化模型训练效果。我们以阅读理解后进行问答的任务为示例，演示模型训练的...
使用EAIS训练PyTorch模型（EAIS内置AIACC-Training）
背景信息 目前只有Python脚本可以训练PyTorch模型，本文介绍使用Python脚本训练PyTorch模型的具体操作，如果您在使用EAIS训练过程中遇到问题，请联系EAIS技术支持。训练特点 使用EAIS实例进行AI训练时，具有如下特点：通过在ECS实例上绑定...
安装宽表SQL Driver
Python Lindorm面向Python语言应用开发提供了遵循Python语言 DB-API 接口规范的Driver。关于该Driver的安装和使用，请参见 使用Python DB-API的应用开发。SQL的开发与测试 需要编写在应用逻辑中的SQL语句建议在开发阶段先进行充分验证后再...
通过ASM实现gRPC链路追踪
metadata=call.metadata.getMap()metadata.add(key,headers[key])使用Python语言通过客户端发送Headers实现基本方法。metadata_dict={} 变量填充 metadata_dict[c.key]=c.value，最终转为 list tuple 类型 list(metadata_dict.items())。...
通过ASM实现gRPC链路追踪
metadata=call.metadata.getMap()metadata.add(key,headers[key])使用Python语言通过客户端发送Headers实现基本方法。metadata_dict={} 变量填充 metadata_dict[c.key]=c.value，最终转为 list tuple 类型 list(metadata_dict.items())。...
准备环境
在使用Python SDK收发消息前，您需按照本文提供的内容来准备环境。环境要求 安装Python。更多信息，请参见 安装...安装完成后，您可以执行 python-V 命令查看Python语言版本。安装SDK 执行以下命令，安装Python SDK。pip install mq_http_sdk
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