PAI推出了裁判员大模型，为用户提供了开箱即用的LLM-as-a-Judge服务，带来准确、高效且易用的模型评测智能解决方案。背景介绍 模型评测是大语言模型（LLM）开发与部署中的关键环节，用于检验模型表现是否符合预期，指导大语言模型选型，...
下载Demo 平台 源码下载 体验入口 Android Android源码 iOS iOS源码 Web Web源码 Server 服务端源码 说明 iOS用户需要将App设置为信任软件。体验流程 Native Demo 扫描并安装（或复制扫描后的地址至浏览器进行下载并安装）体验Demo。打开...
下载Demo 平台 源码下载 源码版本 体验入口 Android Android源码 源码版本：v2.0.0 集成AICallKit版本：v2.1.0 iOS iOS源码 源码版本：v2.0.0 集成AICallKit版本：v2.1.0 Web Web源码 源码版本：v2.0.0 集成AICallKit版本：v2.1.0 Server ...
iTAG不仅提供通用模板以满足各类常见的标注任务需求，还支持用户根据自身业务场景自定义标注模板。...智能评分 大模型（大语言模型）智能评分 智能评分模板可以对问答内容进行改写，同时支持针对每道标注的内容配置不同的题目。
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...
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。
用户增长插件基于机器学习算法提供用户圈选和触达能力。针对高风险的流失用户，您可以基于用户增长插件功能，通过控制台创建短信发送计划进行流失用户的触达和召回。本文为您介绍如何通过控制台创建短信发送计划。前提条件 在开始执行操作...
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。
案例名称 描述 快速提交单机PyTorch迁移学习任务 介绍如何利用 DLC 基于PyTorch进行离线迁移学习的训练。使用NAS提交单机PyTorch迁移学习任务 介绍如何使用 DLC 和NAS，基于PyTorch进行离线迁移训练。使用paiio读写MaxCompute表数据 介绍...
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 智能数据Agent 基于LangStudio&Hologres构建ChatBI数据分析Agent...
本文为RAG相关文档的导读，帮...基于AppFlow集成微信公众号与PAI RAG构建智能客服 以微信公众号为例，为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。基于AppFlow集成企业微信与PAI RAG构建AI助手 以企业微信为例，为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。
智算服务 PAI-灵骏是面向大规模深度学习及融合智算的PaaS产品，基于软硬件一体优化技术，构建高性能异构算力底座，提供AI工程化全流程能力，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势，满足高性能计算等领域需求，在大模型训练、自动驾驶、...
项目原理 AppServer的作用 集成方基于AUI Kits框架快速搭语AI智能体服务时，场景SDK需要对接阿里云的AI Agent等产品能力。AppServer将这上述产品的能力进行封装，提供一套标准化的HTTP接口供场景SDK使用，降低了集成方的开发成本。说明 ...
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
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...
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...
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 ...
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...
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...
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...
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。...
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...
单个灵骏连接实例从公共云学习的IPv4路由条目数 默认为50。无 单个灵骏连接实例从公共云学习的IPv6路由条目数 默认为25。无 单个账号在同一地域支持创建的灵骏HUB实例数量 默认为4。具体操作，请参见 管理配额。单个灵骏网段支持连接的灵骏...
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...
用户增长插件基于机器学习算法，为企业用户增长运营团队提供便捷的圈选模型搭建，实现人群的精准圈选和个性化触达能力。您在使用人群圈选和触达等功能前，需要创建运营活动计划，用于区分不同运营目的下产生的算法任务和人群。本文介绍如何...
Metrics 是 模型性能评估指标，您也可以参照配置样例自定义Metrics参数：lr：表示模型构建过程中的学习率。train_loss：表示训练损失。查看模型指标 模型注册完成后，您可以按照以下操作步骤查看模型不同版本的指标数据。在 模型管理 页面...
操作步骤 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，然后在左侧导航...
操作步骤 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 指标大盘，跳转至 管理中心 ...
向量聚合是一种用于降维和特征提取的机器学习算法，旨在通过将高维数据表示为低维向量来简化数据处理。该算法通常通过对输入向量进行某种数学变换，将其表示为一个固定长度的向量，以便于后续的分类或聚类任务。向量聚合在自然语言处理和...
登录 智能计算灵骏控制台。在左侧导航栏，选择 资源与节点 节点管理。单击 购买新节点，进入计算节点购买页面。根据界面提示，选择购买的地域、机型、时长等信息。单击 立即购买，根据界面提示完成付款。（可选）购买灵骏连接 对于乌兰察布...
EasyRec是一款用于推荐场景的深度学习算法框架，其使用方法简单，提供了丰富的模型和功能，可以满足您对于个性化推荐的需求。在推荐场景中，深度学习具有很多优点，包括可以处理大规模的数据和复杂的模型，能够捕捉更高层次的特征信息，...
本文为您介绍智能计算灵骏的常见问题。Q：如何创建、删除集群下的节点分组？您有两种方式为灵骏集群创建分组。创建集群时，为集群创建分组。更多信息，请参见 集群和分组配置。创建集群完成后，为已有的集群创建分组。在左侧导航栏，选择 ...
标准化批预测是一种用于数据预处理的机器学习算法，旨在对批量数据进行标准化处理，以降低不同列数据量级和范围的影响。该算法假设数据符合正态分布，通过均值和方差对数据进行标准化，将不同列的数据映射到相同的范围内，从而提高模型训练...
智能策略 当调度策略选择智能策略时，系统将根据设定的任务优先级自动选择合适的执行策略：对于优先级在7至9之间的任务，则采用 FIFO策略 进行调度。对于优先级在1至6之间的任务，则采用 遍历策略 进行调度，并且这些任务在队列中的位置将...
DSW提供的Tensorboard插件是TensorFlow社区开发的深度学习可视化工具，可以从TensorFlow运行时生成的日志文件中展示丰富的可视化信息，帮助您更好地理解机器学习模型训练过程中的性能指标。功能特性 Tensorboard提供以下可视化功能：训练...
它通过在大量文本数据上预训练，学习到文本的深层双向表示，然后可以通过少量的微调应用到各种下游的NLP任务中。该算法组件使用已经训练完的BERT分类模型，将输入表中的文本分类成训练时指定的某个类别。可视化配置参数 您可以在Designer中...