其中模型的演变路径如下：moss-moon-003-base:MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10^22^次浮点数运算。moss-moon-003-sft:基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有...
尽管在这两个步骤中，标注数据的量理论上是越多越好，但它们与预训练阶段所依赖的大规模无监督数据源相比较，相对数量仍然较少。创建模板 在 官方模板 页选择 多模态RLHF标注-自动问答 或 多模态RLHF标注-输入问答 模板，单击右下角 编辑，...
UIE小样本实体抽取模型 基于Deberta模型在千万级监督和远监督数据上预训练得到，除关系抽取外，也支持任意多元组集合的抽取，如事件抽取、观点抽取等；可以较好地处理零样本场景下推理（不需要训练数据，直接预测）和小样本场景下fine-tune...
UIE小样本实体抽取模型 基于Deberta模型在千万级监督和远监督数据上预训练得到，支持重叠实体抽取；可以较好地处理零样本场景下推理（不需要训练数据，直接预测）和小样本场景下fine-tune（经过少量样本，如1，5，10，100条数据训练后再...
B:当出现服务不可用且无失败请求返回的情况，通过计算前7天用户单位时间请求数的平均值（根据可用性中心基线调整），再用该平均值乘以服务不可用时间，从而计算出该情况下的失败请求数；就以上A、B两种情况，月总请求次数低于10万的用户不...
模型业务化：通过预置的通用多模态AI能力，通过沉淀的数据资产，支持用户一键训练更满足业务场景需求的自主定制化模型，通过预训练模型、图文多模态算法和少样本信息抽取等核心技术能力，更高效、高精度地满足业务场景的需求。管理平台化：...
功能简介 OCR文档自学习，是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，通过全流程可视化操作，支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。本平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合...
oss:/path/to/model 无 pretrained_model 否 预训练模型的OSS路径。如果指定该参数，则系统在此模型基础上Finetune。oss:/pai-vision-data-sh/pretrained_models/inception_v4.ckpt“”use_pretrained_model 否 是否使用预训练模型。BOOL ...
ClsSourceImageList 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 图像分类模型使用的backbone 是 选择使用的骨干模型，支持...
oss:/path/to/model 无 pretrained_model 否 预训练模型的OSS路径。如果指定该参数值，则在此模型基础上Finetune。oss:/pai-vision-data-sh/pretrained_models/inception_v4.ckpt“”use_pretrained_model 否 是否使用预训练模型。BOOL ...
NLP自学习平台提供了一些预训练的特定领域模型服务。例如：商品评价解析服务、新闻层次分类服务、中文简历抽取、英文简历抽取等。注：预训练提供的模型服务无需自主标注训练，直接调用API即可使用；服务开通与资源包购买 预训练模型使用前...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测...
原生的预训练模型不能很好理解指令。示例如下：等待训练完成后，查看指令微调后模型的推理效果。重新连接ECS实例。进入Conda环境。conda activate llama_train 使用训练完成的checkpoint文件进行推理。cd/root/LLaMA/text-generation-webui...
训练模型 1、模型创建完毕后，模型状态为模型不可用，最新版本状态为待训练。可点击 训练模型 然后点击 确定 开始模型训练。说明 模型名称：LLM定制模型的名称。创建时间：标记LLM定制模型的创建时间。模型状态：标记模型目前的状态为可用...
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大...目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
2021-11-24 商品评价购买决策分析-电商领域 实体抽取 自学习模型 新增 中文StructBert:基于阿里自研的Struct BERT，从大量无标注语料进行预训练的模型并且蒸馏后的模型，适合标注语料不足的中文任务。针对实体重叠问题进行了优化。2021-11-...
若两个地址池集合都不可用，且无存活地址。则使用主地址池集合。地址池集合是否可用取决于地址内可用IP地址的数量，当地址内可用IP地址数量大于等于设置的最小可用阈值时地址池集合可用，否则地址池集合判断为不可用状态。② 手动切换：是...
您可以使用文本摘要预测组件，调用指定预训练模型对新闻文本进行预测，从而生成新闻标题。文本分类预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。文本匹配预测（MaxCompute）（即将...
模型训练环节，后付费对实际训练产生的时长消耗量进行统计计费扣除，计费量无上限；计费方式为按时长累计计费，即单模型训练*对应单价；多模型则累计叠加计量计费。训练时长即开始训练至训练成功时长；若不足一分钟则按一分钟计算。关于后...
模型训练环节，后付费对实际训练产生的时长消耗量进行统计计费扣除，计费量无上限；计费方式为按时长累计计费，即单模型训练或部署时长*对应单价；多模型则累计叠加计量计费。训练时长即开始训练至训练成功时长；若不足一分钟则按一分钟...
背景信息 GPT-2模型是OpenAI于2018年在GPT模型的基础上发布的新的无监督NLP模型，当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务...
模型训练环节，后付费对实际训练产生的时长消耗量进行统计计费扣除，计费量无上限；计费方式为按时长累计计费，即单模型训练或部署时长*对应单价；多模型则累计叠加计量计费。训练时长即开始训练至训练成功时长；若不足一分钟则按一分钟...
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院...目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。开发者可以通过以下链接，了解如何通过DashScope灵积模型服务调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
对比项 按量计费标准版（推荐使用）包年包月标准计算资源 计算抵扣包 存储抵扣包 计算资源（用于任务训练计算）资源池为共享型，计算作业按需抢占资源，不可指定用量也无使用限制。包含预留计算资源（独享资源）和非预留计算资源（非必选...
03-28 升级数据库版本 优化 Serverless实例 新增10个地域可开通RDS MySQL Serverless实例：美国（弗吉尼亚）可用区A、可用区B 美国（硅谷）可用区A、可用区B 德国（法兰克福）可用区A、可用区B 英国（伦敦）可用区A、可用区B 泰国（曼谷）...
不涉及 无 专有资源组 使用为专有资源组购买的计算资源时，计费方式仅支持预付费（包年包月）。计费说明 计费公式 单价 计费时间段 扩缩容说明 其他注意事项 预付费（包年包月）账单金额=节点规格定价×节点数量×购买时长 定价详情请前往 ...
完整的使用AI写真涉及到AI写真训练、AI写真制作、图片质量检测和人脸属性分析（可选）服务。其中，图片质量检测免费使用，其他服务将根据您的服务点数进行收费。本文为您介绍AI写真相关服务的计费规则及计费方式。计费规则 计费项 计费方式...
【预付费】前往 AI计算资源组（预付费）页面，提前购买通用训练资源或灵骏智算资源专有资源组，部署在专有资源组上的分布式训练任务，按照专有资源组购买时长收费，如何使用专有资源组提交训练任务，请参见 分布式训练（DLC）。说明 灵骏智...
对于类别型特征，不需要提前进行OneHot预处理，算法会使用 many-vs-many 的分裂策略。该算法要求二分类的类别必须为0和1。当该组件与 GBDT二分类预测V2 组件成对执行完成后，训练得到的模型支持部署为在线服务，详细操作可以参考 Pipeline...
背景信息 本文采用wav2letter-small模型作为预训练模型，除此之外，PAI还提供了wav2letter-base、transformer-small及transformer-base三个预训练的ASR模型，供您使用。您只需要下载对应的文件，并使用其替换操作流程中的相应输入即可。...
行业场景预训练模型：适用于3C电子、半导体等工业产品瑕疵检测需求的所有行业场景，目前支持一般工业制品、光伏电池和热轧钢铁的表面瑕疵检测和多图检测。在弹出的面板中输入 工作区名称、业务场景描述（可选），并单击 确认。管理工作区...
加速开关设置：Dynamic Shape数据迭代器 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述-data-iterator dynamic-shape str 否 None dynamic-shape fixed-shape dynamic shape数据迭代器 使用说明：只适用于预训练Pretrainer，不适用于...
但是仅仅是资源剩余周期可用，基于业务规则这部分资源没有财务价值，即在可用期间变配降级无退款，不能执行退款。财务托管子账号预付费订单不支持改价。请联系您的服务经理确认。财务托管业务要求客户的账号从属于 同一家企业，所以当建立...
行业场景预训练模型：适用于3C电子、半导体等工业产品瑕疵检测需求的所有行业场景，目前支持一般工业制品、光伏电池和热轧钢铁的表面瑕疵检测和多图检测。在弹出的面板中输入 工作区名称、业务场景描述（可选），并单击 确认。您可以在 我...
通义千问1.5（qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列包括Base和Chat等多版本...更多关于如何通过SDK使用PAI-QuickStart提供的预训练模型，请参见 使用预训练模型—PAI Python SDK。相关参考 qwen1.5模型介绍 PAI Python SDK
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始中查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，则...
ClsSourceImageList 预训练模型oss路径 否 如果您有自己的预训练模型，则将该参数配置为预训练模型的OSS路径。如果没有配置该参数，则使用PAI提供的默认预训练模型。无 参数设置 度量学习模型使用的backbone 是 选择使用的主流模型，支持...
StructBERT 分类模型【推荐】阿里巴巴达摩院自研的alicemind模型体系，主要原理为使用 StructBERT模型 从大量无标注语料进行预训练，精度较高，推理速度较慢。StructBERT小样本分类：基于StructBert-base，在xnli数据集（将英文数据集重新...
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型，它的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手...
使用场景 机房级业务整体不可用。机房级云服务不可用。机房级云基础设施不可用。使用限制 可用区断网基于VPC网络ACL的高级特性。若VPC不支持高级特性，则无法使用可用区断网方式。更多信息，请参见 VPC高级功能。如果您可用区内的ECS实例...