阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。其中在线预测服务部署是将算法模型应用至实际业务的重要环节。为了帮助用户更好的实现...
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...
人工智能平台PAI概述 人工智能平台PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，...
说明 您需要先进入机器学习界面创建机器学习实验，此处才能下拉编辑并跳转对应的机器学习实验，如果您界面下拉选择机器学习实验时显示是空，请单击左上角的 图标，选择 全部产品 机器学习 机器学习PAI，进入人工智能平台PAI，创建机器学习...
AliyunPAIAutoMLReadOnlyAccess 是阿里云管理的产品系统策略，您可以将 AliyunPAIAutoMLReadOnlyAccess 授权给 RAM 身份（RAM 用户、RAM 用户组和 RAM 角色），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。...
问题描述 机器学习平台DSW实例无法启动 问题原因 DSW实例无法启动的原因有多种，需具体情况具体分析。以下列举出常见无法启动的原因以及对应解决方案，帮助您在dsw无法启动时可以通过FAQ来解决部分问题 一、问题：机器学习平台DSW实例无法...
您可以通过客户端开发MaxCompute SQLML作业，基于 人工智能平台 PAI 对MaxCompute上的数据进行学习，并利用机器学习模型对数据进行预测，进而为业务规划提供指导。其中：MaxCompute：提供应用机器学习能力的SQL语言入口SQLML。客户端：SQL...
机器学习模型：按照PAI Studio计费规则计费，规则如下，更多 人工智能平台 PAI 计费信息，请参见 Designer 计费说明：机器学习模型 单价（CNY/计算时）MaxCompute支持的地域 逻辑回归二分类 1.3 华北2（北京）华东2（上海）华东1（杭州）...
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...
PAI轻量化控制台是阿里云 人工智能平台 PAI（Platform of Artificial Intelligence）提供的基于Helm部署的轻量化机器学习平台。您可以在容器服务ACK的 云原生AI套件 页面，进行一键部署和操作使用。本文介绍如何部署PAI轻量化控制台。使用...
本文描述人工智能平台PAI支持的所有系统权限策略及其对应的权限描述，供您授权RAM身份时参考。什么是系统权限策略 权限策略是用语法结构描述的一组权限的集合，可以精确地描述被授权的资源集、操作集以及授权条件。阿里云访问控制（RAM）...
机器学习PAI_DESIGNER任务用于调用您在机器学习平台中构建的任务，并按照节点配置进行调度生产。本文为您介绍如何创建PAI_DESIGNER任务。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已满足以下条件：基于机器学习的PAI-Designer完成工作流的创建...
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...
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
机器学习PAI_DESIGNER任务用于调用您在机器学习平台中构建的任务，并按照节点配置进行调度生产。本文为您介绍如何创建PAI_DESIGNER任务。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已满足以下条件：基于机器学习的Designer完成工作流的创建，...
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...
在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源请选择基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 资源管理概述。Hologres加速计算源：Dataphin支持为已绑定MaxCompute计算源的项目添加Hologres加速计算源，加速业务数据的查询速度。...
PAI 人工智能与机器学习 机器学习平台 智算服务 PAI-灵骏 人工智能与机器学习 模型平台与服务 大模型服务平台百炼 人工智能与机器学习 模型平台与服务 模型服务灵积 人工智能与机器学习 智能搜索与推荐 智能推荐 AIRec 人工智能与机器学习 ...
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
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...
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...
重要 部署轻量化 人工智能平台 PAI 平台，需要先创建docker-registry-secret，请参见 PAI轻量化控制台部署指南。ack-pai，轻量化 人工智能平台 PAI 平台。推荐使用。安装此组件后您可以直接使用PAI平台提供的深度优化的算法与引擎，以及...
实操演示课程 如何查看logview并进行日志分析 实操演示课程 如何在PAI-EAS定时自动部署模型服务 实操演示课程 在PAI-EAS中通过VPC高速直连调用 实操演示课程 通过MaxCompute和OSS上传数据 实操演示课程 阿里云人工智能平台PAI-DSW 实操演示...
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。停止DSW实例/...
在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源选择为基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 人工智能平台 PAI 的AI计算资源组概述。如果您开启了机器学习，需要配置以下参数。PAI地域：选择和Dataphin实例所在地域。访问方式：...
Gateway 网关 HttpApi HTTP API接口 Domain 域名 PAIAutoML 人工智能平台PAI-自动机器学习 AutofeExperiment 自动特征工程实验 HpoExperiment 超参调优实验 VpcIpam IP地址管理 IpamPool Ipam地址池 IpamPoolCidr Ipam地址池预置CIDR Ipam/...
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...
iTAG是一款智能化数据标注平台，支持传统机器学习数据标注（图像、文本、视频、音频）和多模态大模型数据标注（文本问答、VQA对话、图文描述等），也支持纯人工标注和智能标注服务辅助的自动化标注。iTAG计费详情如下：如果使用iTAG进行纯...
Designer（Studio 2.0）是PAI产品基于云原生架构Pipeline Service-PAIFlow的可视化建模工具，提供端到端的机器学习全链路开发环境，帮助您实现端到端的机器学习开发流程。同时，Designer中内置了丰富且成熟的机器学习算法，覆盖商品推荐、...
模板名称 类型 标签 说明 视频打点 机器学习（视频）视频帧框选、视频帧标记、全局题目 视频打点模板可以对视频内容进行检测，包括模板提供视频帧框选（框选打标）、视频帧标注（针对区间标注）、全局题目（对视频内容进行题目打标）三个...
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...
支持接入的上游组件 常规机器学习组件 GBDT二分类 线性支持向量机 逻辑回归二分类 GBDT回归 线性回归 K均值聚类 逻辑回归多分类 朴素贝叶斯 PS系列组件 PS-SMART二分类 PS-SMART多分类 PS-SMART回归 PS线性回归 可视化配置组件 您可以在 ...
每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的参数，为步长。第m棵决策树在前m-1棵决策树的基础上对目标函数进行优化。...
背景信息 本工作流基于综合循环发电场的发电数据，展示机器学习在工业生产中的应用。因为风力发电的输出电力通常决定了单位发电机能够生产的电能，所以有效预测发电机的输出电力可以更好地评估及安排电力生产计划，从而避免资源浪费。前提...
背景信息 本工作流流程如下：通过历史数据，在阿里云机器学习平台上进行模型训练。通过大数据开发套件对模型进行调度。每天凌晨对广告投放进行CTR预测，甄选出符合标准的广告进行推送。本工作流数据集是通过Random算法随机生成的，因此不对...
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）、...
分布式训练DLC（Deep Learning Containers）是基于云原生的AI训练平台，为开发者和企业提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。它支持多种算法框架，能够处理大规模的分布式深度学习任务，同时也支持自定义算法框架。通过DLC，...
相关文档 Designer（Studio 2.0）是PAI产品基于云原生架构Pipeline Service-PAIFlow的可视化建模工具，提供端到端的机器学习全链路开发环境，帮助您实现端到端的机器学习开发流程。关于Designer的使用详情请参见 Designer概述。您可以在...
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）。...
分布式训练框架是深度学习和大规模机器学习中用于加速模型训练、处理海量数据以及提高系统稳定性和资源利用率的关键技术。它通过将复杂的模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而显著缩短训练时间，适应日益增长的数据集规模和大模型的...