DSW（Data Science Workshop）为您提供云端AI开发IDE，支持Notebook、VSCode和Terminal三种开发环境。同时，DSW内置PyTorch、TensorFlow等主流AI框架镜像，支持丰富的异构计算资源，能够挂载OSS、NAS、CPFS类型数据集，帮助您实现高效的...
对于用户流失预警监控，主流预警方案均是基于规则实现的，缺少智能化的预测手段和机制，不能准确挖掘潜在流失用户。解决方案 PAI提供了一套基于标签数据的特征编码、分类模型训练及模型评估的完整方案，具体要求如下：人力要求：需要具备...
本文介绍了全局指令的配置和使用。功能概述 全局指令是在多轮对话中允许对业务系统和第三方系统执行的命令。...新建全局指令 登录智能对话机器人 管理控制台，进入具体机器人...说明 该步骤具体实现需要一定的集成开发工作，建议由开发人员完成。
智能计算灵骏集群采用专为大规模AI计算场景所设计的系统架构和多层性能优化技术，能充分利用整体的计算、通信和内存能力。在并行度极高的大规模计算场景，比如自然语言处理、自动驾驶模型训练、推荐引擎等，相比普通GPU托管服务可以减少...
调度信息 调度策略 选择合适的调度策略，提高算力资源的利用率，取值如下：智能策略 均衡策略 遍历策略 FIFO策略 关于各个调度策略的原理介绍，请参见 调度策略。子级算力抢占 开启后，当资源紧张时，允许当前资源配额上的排队任务抢占子级...
3.2会话组质检规则内容配置 具体内容参考此详细文档：会话组质检规则 3.3大模型质检规则内容配置 具体内容参考此详细文档：大模型质检规则创建 3.4纯人工质检规则内容配置 3.4.1纯人工质检规则的创建 使用场景：智能对话分析中可以实现对...
针对智能外呼机器人大小模型转人工方案介绍。前提说明 转人工方案可以分大模型与小模型场景，具体的转接方式可分为转技能组以及具体号码。若使用转人工需要转接到云联络中心中则配置转接技能组方式即可。需注意使用前提：需要开通阿里云的 ...
本文为您介绍新用户如何快速上手PAI，并了解基于PAI的AI典型开发流程。一.开通产品 登录 PAI控制台，左上角选择开通地域，然后单击 一键开通。开通服务后，系统会自动创建默认工作空间。建议使用主账号开通产品，以避免因缺少 ...
您可以基于模板灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。AI应用模板 模板 实践文档 文档内容洞察助手 基于LangStudio&搜索MCP服务搭建文档智能问答Agent应用 音频总结助手 基于LangStudio&语音识别服务搭建音频内容智能总结助手 智能...
更多技巧 除了上述功能，您还可以探索以下高级用法和个性化设置，进一步提升开发体验：自定义快捷键：探索包括自定义快捷键、代码片段收藏在内的更多用法，请参见 智能问答。调整代码补全触发方式：调整代码补全触发方式、变更主题颜色等...
在呼叫中心客服工作台中人工坐席可以进行热线外呼、热线接待、创建工单、处理工单等操作。本文将帮助您快速开始使用人工坐席。使用流程 人工坐席快速入门流程如下图所示：开通人工座席：注册阿里云账号 并完成 实名认证。开通服务。提交...
准备好智能圈选数据后，您可以使用阿里云对象存储OSS或DataWorks两种传输方案上传数据。使用阿里云对象存储OSS（推荐）重要 使用OSS前，请在网页端授权OSS访问权限，并为需要访问的OSS Bucket添加 pai=plugin 标签，具体操作，请参见 管理...
数据存储安全 PAI提供数据集管理模块，支持导入公共数据集、阿里云云产品中的数据等创建为数据集，也支持扫描OSS文件夹生成索引数据集，为智能标注、模型训练做准备。读取和存储数据至OSS及NAS，实现数据集、模型等数据文件的存储安全。...
智能标注 标注方式 包括以下两种方式：不使用：不使用智能标注配置。使用离线预标注结果：传的数据集中已经包含了预标注结果，iTAG平台支持展示预标注结果。高级配置 子任务包超时废弃 开启后，当任务包超过规定的时间还没有被领取过，则...
在AIGC内容生成场景中，传统人工标注存在效率低、成本高、跨模态对齐困难等痛点。图生文模板支持SAM（Segment Anything Model）及自研分割算法快速分割图形，结合大语言模型的语义理解与文本生成能力，帮助用户构建智能化标注工作流程，...
如果能实时高效地监控平台指标，并对各种异常指标进行预防和实时预警，将大幅度提升平台的智能化安全防卫能力。解决方案 PAI提供了一套基于指标监控的分类算法，将异常指标监控抽象为二分类场景，并将监控模型部署至在线系统，从而实现近线...
PAI-TorchAcc（Torch Accelerator）是基于PyTorch的训练加速框架，通过GraphCapture技术将PyTorch动态图转换为静态执行图，然后进一步基于计算图完成分布式优化、计算优化，从而提高PyTorch模型训练的效率，使其更加易于使用。技术简介 ...
DLC预置了多种官方镜像，支持自定义开发运行环境，支持控制台、SDK或命令行的提交方式，为AI训练场景提供一站式服务。高稳定：在大模型训练场景中，通过自研的容错引擎AIMaster、高性能Checkpoint框架EasyCKPT、健康检测SanityCheck以及...
步骤一：创建集群分组 登录 智能计算灵骏控制台。在左侧导航栏，选择 资源与节点 集群管理。单击 一键创建集群，进入 创建托管云集群 页面。单击 基础灵骏集群服务 卡片。在 集群信息 区域，输入 集群名称、集群编号、登录密码、资源组 等...
您可以通过 DeepSeek、LLM、AIGC、RAG、智能推荐、智能风控、Responsible AI 获取相关主题的实践教程汇总，也可以根据需要使用的产品模块来选择实践教程：快速开始（QuickStart）特征平台（FeatureStore）可视化建模（Designer)交互式建模...
阿里云的AI及大数据开源项目包括用于全自动分布式深度学习系统的TePDist和NLP开发与应用工具包EasyNLP，您可以根据需要选择合适的项目。PAI相关的开源项目信息请前往 阿里云大数据&AI开源项目。
本文集中解答您在使用阿里云PAI-DSW时遇到的各类问题，覆盖实例启停、计费、数据挂载与镜像管理等关键环节，助您高效排查故障，提升AI开发与模型训练效率。
本文旨在集中解答阿里云PAI-iTAG（智能标注）的常见问题，深入解析计费模式、权限分配、数据加载与OSS跨域配置等关键环节，助您扫清使用障碍，高效完成数据标注任务。
PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook，开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过PAI Python SDK在PAI完成模型的开发和部署。模型开发 Notebook来源 示例描述 Github_Pytorch_Mnist DSW Gallery_Pytorch_Mnist 使用MNIST数据集和...
本文权威解答关于阿里云智能计算灵骏的常见问题，涵盖集群管理、GPU驱动配置与产品对比等关键方面，旨在帮您扫清使用障碍，高效利用其强大算力进行AI计算。
运行时（Runtime）是 LangStudio开发阶段的运行环境，支持应用流、知识库等功能的开发与调试，同时允许多个应用流和知识库复用。您可以预先创建一个运行时，为后续开发提供运行环境。本文将介绍如何创建和管理运行时。创建运行时 进入 ...
QueueStrategy string 该 Quota 上的排队策略，支持：PaiStrategyIntelligent：智能策略。PaiStrategyBalance：均衡策略。PaiStrategyRoundRobin：资源优先策略。PaiStrategyStrictFIFO：FIFO 策略。PaiStrategyIntelligent
本文旨在解决您使用阿里云PAI Model Gallery时的各类疑问，深入解析模型训练失败、任务部署、在线调试及常见报错的核心原因与解法，助您扫清实践障碍，确保模型开发流程顺畅高效。
将容器服务转为开发模式，或退出开发模式。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句...
您可以在资源池中创建资源组、购买云原生资源，并对其进行集中管理操作。功能介绍 新建资源组并购买...后续指引 创建资源组并购买资源后，您可以将资源分配到单个或多个资源配额中，用于AI开发或训练，详情请参见 资源配额（Quota）功能介绍。
Processor是包含在线预测逻辑（模型加载和请求预测逻辑）的程序包，如果 EAS 提供的官方通用Processor无法满足模型部署需求，则可以根据Processor的开发标准自定义Processor。Processor部署 准备好模型和Processor文件等服务部署前的准备...
进入智能标注（iTAG）。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。在左侧导航栏，选择 数据准备 智能标注（iTAG）。单击 前往标注页面，跳转至 标注大厅 未完成...
iTAG可以开启智能标注，使用离线标注的结果预标注数据，然后在正式标注时，仅需要对预标注结果进行校验和修正，从而提升标注效率。步骤一：创建具有离线预标注结果的数据集 准备离线预标注文件。方式一：从标注任务中获取标注结果 进入智能...
模型压缩是指通过各种技术和方法减少机器学习模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持其预测性能的过程。随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，模型压缩变得尤为重要，尤其是在资源受限的环境中，可有效减少存储和计算资源的使用。简介 ...
用户增长插件内置高性能营销场景化算法，您可以根据自己的运营目标，叠加使用不同类型的模型，对海量用户进行智能圈选，高效的圈选出待运营的目标用户。同时支持通过智能短信的方式触达被算法智能圈选出的用户。本文为您介绍用户增长插件的...
我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足使用需求，可通过签名机制进行自签名对接。由于自签名细节非常复杂，需花费 5个工作日左右。因此建议加入...
您可以使用PAI内置的 流失预测 等智能算法，对海量用户进行智能圈选，高效地圈选出待运营的目标用户。您也可以通过 人群管理 功能，对智能圈选出的人群信息进行扩展维护。如果您已有明确的待运营的目标用户，您也可以通过 人群管理 功能...
RAG 大模型RAG对话系统 RAG集成联网搜索搭建AI智能问答最佳实践 RAG集成OpenAI兼容界面最佳实践 基于EAS&Elasticsearch搭建RAG检索增强对话系统 基于EAS&Milvus搭建RAG检索增强对话系统 基于EAS&OpenSearch搭建RAG检索增强对话系统 基于EAS...
个性化触达时间即智能发送，是智能圈选功能的延伸。通过分析用户的行为和偏好，确定最佳的发送时间，提高短信触达效果并提升用户体验。目前，只有使用规定的数据进行智能圈选生成的算法人群才能设置个性化触达时间。本文为您介绍设置个性化...
您可以在训练成功的模型中启动模型可视化功能，在可视化界面更直观地查看模型训练结果分析报告，进一步了解智能圈选过程中，哪些特征会起到重要作用。操作步骤 登录 PAI控制台，在左侧导航栏选择 场景化解决方案 用户增长。按照下图操作...