特色优势 识别准确：基于大量场景样本的基础上，对不同环境、光线、角度、目标状态等进行针对性的训练学习，算法模型识别精度高。适应性强：算法模型场景适应性强，可直接用于不同空间布局的场景、各类餐厅后厨及用餐前场。自研算法：通过...
min_learning_rate 5e-6 float 模型训练的最小学习率。sequence_length 1024 int 文本序列长度。pad_length 128 int 文本序列填充长度。save_interval 1000 int 每次保存Checkpoint的训练迭代次数。train_tokens 1638400 int 训练任务总...
说明 阿里云视觉智能开放平台各类目视觉AI能力SDK接入、接口使用或问题咨询等，请通过钉钉群（23109592）加入阿里云视觉智能开放平台咨询群联系我们。能力优势 灵活度高：针对人体15个关键点，可单独输出每个关键点信息，也可以将多个关键...
并且随着训练规模扩大，长尾效应会越来越严重，导致训练的整体数据吞吐降低，进而增加训练时间。为解决该问题，PAI提供了 pai.data.WorkQueue 类，支持对多种数据源进行弹性数据切分，让慢节点获取较少的训练数据，快节点获取更多的训练...
交互友好型，通过 可视化人机交互，降低模型训练的进入与使用门槛。功能详情 OCR文档自学习平台现支持模板和模型两大类项目的自主训练。用户可以通过配置模板或少量标注数据，训练出更满足业务场景需求的AI智能模型。模板：自定义KV模板 ...
代码能力（Qwen-Coder）多模态向量 2025-09-23 tongyi-embedding-vision-plus、tongyi-embedding-vision-flash 以Qwen系列大语言模型为基座构建，围绕视觉向量化能力进行增强训练，支持文字、图像、视频三种模态。文本与多模态向量化 语音...
您也可以通过卡Confidence阈值的方法匹配不同使用场景更灵活使用，内部实验参考数据如下。Confidence阈值 伪造人脸拦截率 真实人脸通过率 15 98.21%80.27%30 97.56%87.59%40 97.04%90.67%50（默认）95.09%96.61%60 92.50%98.13%70 90.59%98...
通过 pai.estimator.Estimator.fit 方法，指定训练数据，提交训练作业。示例代码如下：from pai.estimator import Estimator#通过Estimator配置训练作业。est=Estimator(command="LaunchCommand"source_dir="SourceCodeDirectory"image_uri...
需编写复杂代码管理，配置困难 提供简单配置，提高开发效率 工作原理 通过OSS Connector for AI/ML使用OSS中的数据进行PyTorch训练的过程如下图所示：功能特性 OSS Connector for AI/ML主要功能如下表所示：功能点 特性 关联类 方法 映射式...
LoCon LoRA（Conventional LoRA）只调整了cross-attention layers，LoCon用同样的方法调整了ResNet矩阵。目前LoCon已经被LyCORIS合并，过去扩展的LoCon已经不再需要。更多信息，参见 LoCon-LoRA for Convolution Network。LoHa LoHa（LoRA ...
说明 阿里云视觉智能开放平台各类目视觉AI能力SDK接入、接口使用或问题咨询等，请通过钉钉群（23109592）加入阿里云视觉智能开放平台咨询群联系我们。能力优势 灵活度高：针对人体15个关键点，可单独输出每个关键点信息，也可以将多个关键...
查看训练详情 对于训练成功的模型，您可以单击 图标，查看训练的详细信息，请参见下面的 查看训练详情。手动更新 对于非待训练、训练中的模型，您可以单击 图标，重新训练该模型，生成一个新模型代替原模型。说明 为了预测的准确性，建议当...
单工作空间仅允许一个高潜模型为运行态，请下线已有模型后新建 运行态包括：未开始、待训练、训练中、训练成功 未开始：仅保存未开始训练的模型。待训练：当组织中正在执行的模型训练和人群预测任务数超过5个时，超出的模型将排队等待训练...
预训练大语言模型面对来自模型规模和数据规模的多重挑战，为了解决这些问题，PAI提供了在 DLC 上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程，帮助您在 DLC 上...
人工神经网络有多层和单层之分，每一层包含若干神经元，各神经元之间用带可变权重的有向弧连接，网络通过对已知信息的反复学习训练，通过逐步调整改变神经元连接权重的方法，达到处理信息、模拟输入输出之间关系的目的。计算逻辑原理 依据...
当您需要分类的图片领域不在ImageNet-1K标签中时，可以通过提供少量相关的图片和标签，通过微调训练的方式获得对应领域的图片分类模型。您可以按照以下操作步骤完成模型的微调训练以及产出模型的部署。准备数据。按照以下目录结构准备数据...
为了选出最优组合，最简单的方法是在同一训练数据集上测试所有组合，并比较其在测试数据集上的效果，选出最优组合。AutoML HPO介绍 受模型超参数量、每个超参的数据类型和值域范围影响，超参调优问题很容易达到很高的复杂度。比如模型有多...
本文介绍了类目预测功能是什么，以及类目预测的基本原理和使用方法，来帮助用户快速的理解和使用该功能。效果展示 什么是类目预测 类目预测功能通过计算用户查询内容与物品类目的相关度进行排序。相关度越高的类目，其对应物品会获得更高的...
Model Gallery提供的模型，以及通过Model Gallery进行二次训练的模型，其评测时所采用的是Model Gallery默认的部署配置。请参考模型介绍页说明以及默认部署配置等进行判断。Q：如何部署Model Gallery训练的模型 进入Model Gallery的 任务...
云原生AI开发场景 步骤 描述 相关文档 ① PAI数据集管理功能可统一管理本地、云上及公共数据集，作为模型训练的数据源。数据集管理 ② DSW 提供云端IDE的AI开发环境（开发机），熟悉 Notebook/VSCode 的开发者可以快速开始模型开发。创建...
查看训练详情 对于训练成功的模型，您可以单击 图标，查看训练的详细信息，请参见下面的 查看训练详情。手动更新 对于非待训练、训练中的模型，您可以单击 图标，重新训练该模型，生成一个新模型代替原模型。说明 为了推荐的准确性，建议当...
基于阿里云强大稳定的算力支撑，提供遥感、气象等多源对地观测数据的云计算分析服务，通过打通多源数据检索、在线分析处理及AI模型自主训练的全链路流程，降低遥感数据获取成本和处理分析门槛，用数据感知地球世界，让AI助力科学研究。...
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 ...
评分卡训练是一种用于信用风险评估的机器学习方法，它通过将原始变量进行分箱处理以离散化数据，然后应用线性模型（如逻辑回归或线性回归）进行训练。该方法不仅包括特征选择和分数转换功能，还允许在训练过程中对变量施加约束条件，以提高...
智能：算法将根据数据情况自动选择合适的方法进行工况类别识别；自定义：需要用户自行选择具体的降维、聚类等方法进行工况类别识别。是 智能 智能 自定义 识别方式：自定义 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 是否降维 选择...
模糊法 模糊法（fuzzy）通过给拒绝样本加上正例和负例两种标签的方法增强数据集，每种标签对应的样本权重计算公式如下：是前置评分卡组件预测的正例概率值，您可以指定 和 参数：给出全部数据的拒绝率。拒绝样本的负例概率，相比接受样本的...
在收到您的反馈后，我们会在下个版本的模型迭代中将您的反馈数据加入训练。训练后的模型对您的业务场景更具有适应性。样本反馈目前支持 图片样本反馈、视频样本反馈 和 文本样本反馈，具体使用方式请参见相关文档。自动加入自定义图库 模型...
统计分析：百分位、洛伦兹曲线 深度学习：TensorFlow(CPU)视觉算法：图像分类训练(torch)、图像检测训练(easycv)、图像分割训练(easycv)使用方式 通过可视化大屏查看分析报告 通过TensorBoard查看模型训练结果 通过可视化大屏查看分析报告 ...
高效训练采用低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）的方式，通过矩阵分解的方法，更新分解后的低秩部分参数。由于两种训练方式的费用相同，阿里云百炼推荐您如果 模型支持全参训练，请优先选择全参训练，因为全参训练效果比高效训练效果...
使用POP API训练自学习模型 使用POP API训练获取的自学习模型，需要在SDK中设置其模型ID才可以使用。下面介绍在一句话识别、实时语音识别、录音文件识别中如何设置自学习模型。一句话识别 在一句话识别中，需要通过设置高级参数 ...
Model Gallery是PAI产品组件，集成了众多AI开源社区中优质的预训练模型，并且基于开源模型支持零代码实现模型训练（微调）、模型压缩、模型评测、模型部署的全部过程，给您带来更快、更高效、更便捷的AI应用体验。功能介绍 PAI-Model ...
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
视觉计算服务已与操作审计服务集成，您可以在操作审计中查询用户操作视觉计算服务产生的管控事件。操作审计支持将管控事件投递到日志服务SLS的LogStore或对象存储OSS的存储空间中，满足实时审计、问题回溯分析等需求。操作审计记录了用户...
抽取生成：使用阿里NLP团队基于海量自然语言训练的分析器，对字段内容进行分词，抽取有意义的term进行组合，得到候选query，这种方式尽量保证生成的候选query能召回对应的文档。原值保留：该规则对字段内容不做分词处理，直接将其作为下拉...
FLOAT 40 feature_gather_batch_size 否 用于训练的文字行Batch_size。INT 160 recognition_norm_type 否 编码器和文字行特征抽取器的Norm类型，取值包括：batch_norm group_norm STRING group_norm recognition_bn_trainable 否 编码器和...
基于邻居的方法被称为非泛化机器学习方法，因为它们只是“记住”其所有训练数据。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV...
验证数据集配置方法同 训练数据集。输出配置 选择输出的云存储路径，用来保存训练生成的模型、TensorBoard日志文件。说明 如果您在工作空间详情页面配置了工作空间默认OSS存储路径，这里会默认填充该路径，无需手动配置。如何配置工作空间...
您可以使用高斯混合模型预测组件基于训练好的高斯混合模型进行聚类预测。本文为您介绍高斯混合模型预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。可视化配置组件参数 Designer 支持通过可视化的方式，配置组件...
oss:/path/to/test_*.tfrecord 无 train_batch_size 是 训练的Batch_size。INT，例如32。无 test_batch_size 是 评估的Batch_size。INT，例如32。无 train_num_readers 否 训练数据并发读取线程数。INT 4 model_dir 是 训练使用的OSS目录。...
training_type sft String 否 训练方法，可选值为：cpt、sft、efficient_sft、dpo_full、dpo_lora。输入 hyper_parameters 超参数列表 超参名称 默认设置 类型 是否必填 超参作用 n_epochs（循环次数）1 Integer 否 模型遍历训练的次数，请...