新建模型训练任务 进入智能对话分析系统后，选择 智能工具>语义模型训练工具>模型训练管理，进入模型训练管理界面；点击“新建模型训练任务”按钮进行意图标注任务新建；3.根据实际业务需求填写有关信息，后再点击“确定”按钮完成任务创建...
本文介绍如何通过函数计算搭建可切换模型的Stable Diffusion，实现更高质量的图像生成。背景信息 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指人工智能生成内容。Stable Diffusion是一个可通过文本生成图像的扩散模型，基于CLIP...
SDXL base模型 sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors：SDXL refiner模型 v1-5-pruned-emaonly.safetensors：Stable Diffusion 1.5模型 v2-1_768-ema-pruned-fp16.safetensors：Stable Diffusion 2.1模型 我们可以根据输入文字以及生成图片...
文生图 CHINESE_STABLE_DIFFUSION 中文Stable Diffusion文生图模型，根据描述文本返回符合文本描述的2D图像。对应的模型平台上的路径为 modelscope:/damo/multi-modal_chinese_stable_diffusion_v1.0。详细信息，请参见 Model Scope模型。...
本文以部署Stable Diffusion和ControlNet扩展插件实现文字光影效果图为例，演示如何使用数据缓存。通过数据缓存提前拉取Stable Diffusion和ControlNet模型数据，然后在创建Stable Diffusion应用实例时直接挂载模型数据，可以免去在实例中...
本文为您介绍如何使用快速开始部署Grounded-SAM模型，并利用它进行图片分割和标注。背景信息 Grounded SAM模型是一个最强的零样本视觉应用，它可以通过文本输入，检测、分割和生成任何图像。它是由IDEA领衔的中国专业团队打造的，基于Meta...
人物形象训练lora方式说明：人物形象训练lora方式流程图：人物形象训练lora方式上，人物写真基于扩散模型的图像生成能力，结合LoRA训练实现人像和风格融合，并叠加一系列后处理能力，实现兼具相似度、真实感、美观度的写真生成能力，人物...
人物形象训练lora方式说明：人物形象训练lora方式流程图：人物形象训练lora方式上，人物写真基于扩散模型的图像生成能力，结合LoRA训练实现人像和风格融合，并叠加一系列后处理能力，实现兼具相似度、真实感、美观度的写真生成能力，人物...
在本教程中，您将学习如何将阿里云公共SD模型库转存至NAS，并将NAS挂载至阿里云模型在线服务（PAI-EAS）上实现模型的灵活切换与推理部署。背景信息 阿里云模型在线服务PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）是一种模型在线服务平台，可支持...
替换模型：单击模型文件右上角的 替换模型，可以为当前图例更换模型。配置模型 转码配置：在配置项输入框输入需配置的公式。轻量化：拖动滑块或设置轻量化程度。材质填充：在下拉列表中选择需要填充的材质。材质优化：拖动滑块或设置材质...
自学习工具从模型新建、模型训练、模型部署三个视角帮助用户实现应用上的闭环，具体表现为工作区管理、数据标注和数据集管理训练、测试集管理、模型部署和模型管理五大功能模块。面向业务场景的工作区管理 积累深厚的行业AI视觉模型 基于...
模型简介 StableDiffusion文生图模型目前针对开源社区的stable-diffusion-v1.5版本和stable-diffusion-xl版本进行了服务化支持。其中，stable-diffusion-v1.5模型通过clip模型能够将文本的embedding和图片embedding映射到相同空间，从而...
文生图 页签中，输入正向提示词Prompt，例如 a monkey is eating a green banana，然后单击 生成，即可完成AI绘图，效果图如下：后续，您可以通过SD WebUI完成文生图、图生图等任务，还可以使用SD WebUI进行后期处理、模型融合和训练等操作...
应用举例 假如我们现在有了《权力的游戏》里各个人物的信息和人物的相互关系（以坦格利安家族为例），如：阿里云图数据库服务GDB目前支持的图模型是属性图，属性图将存储的基本元素分为点（Vertex）、边（Edge）和属性（Property），每个...
人物形象训练lora方式说明：人物形象训练lora方式流程图：人物形象训练lora方式上，人物写真基于扩散模型的图像生成能力，结合LoRA训练实现人像和风格融合，并叠加一系列后处理能力，实现兼具相似度、真实感、美观度的写真生成能力，人物...
消息队列RocketMQ版领域模型 如上图所示，云消息队列 RocketMQ 版 中消息的生命周期主要分为消息生产、消息存储、消息消费这三部分。生产者生产消息并发送至 云消息队列 RocketMQ 版 服务端，消息被存储在服务端的主题中，消费者通过订阅...
人物形象训练lora方式说明：人物形象训练lora方式流程图：关于该接口功能的示例图如下：输入图像 生成结果（商务写真）预设风格模板 客户自定义模板：输入图像 自定义模板 生成结果 人物形象免训练trainfree方式说明：人物形象免训练...
功能模块 功能描述 质检支持语义意图标注模型训练 通过对于命中语句的标注，并发起模型训练的方式，创建一个语义意图。语义意图可应用于质检规则配置，而不再需要通过配置正则表达式来进行，最终简化规则配置难度。质检产品整体易用性优化 ...
关键词检索+语义检索 针对上述问题，逐渐有业务和系统演化出来“两路召回、综合排序”的方法来解决，并且在效果上也超过了单纯的关键字检索或语义检索，如下图所示：但这种方式的弊端也很明显：系统复杂度增加。硬件资源（内存、CPU、磁盘...
新建标注任务 进入智能对话分析系统后，选择 智能工具>语义模型训练工具>意图管理，进入意图管理界面；点击 新建任务 按钮进行意图标注任务新建；填写意图标注任务信息后点击“确定”按钮完成 意图标注任务 新建，具体意图标注任务信息含义...
文本语义检索概述 文本语义检索的架构如下图所示，通常包括两个组件：文本向量化和索引构建 文本向量化：指利用机器学习模型将文本转换为向量特征。机器学习模型能够对文本进行编码，使得在语义上与其他文本相似的文本，被编码为在向量空间...
StarServer不仅将原生TensorFlow中的 Send/Recv 语义修改为 Pull/Push 语义，而且实现了图执行过程中的Lock-Free，大幅度提高了并发执行子图效率。PAI-TF支持更大的训练规模和训练性能，针对典型业务场景，其训练性能比原生TensorFlow提升...
2021-11-19 模型说明 我的模型页 控制台迭代更新 新增【我的模型】页面：支持查询已发布的自学习模型和调用预训练模型，支持查看已购模型数量、剩余资源包余额显示、延长模型有效期、变配模型个数。2021-11-19/2021年10月 项目类型 功能...
功能介绍 意图模型使用复核即是对意图模型实际使用效果进行人工复核，是在意图模型运用于质检任务后，在复核质检任务中完成的。通过对意图模型使用复核可以提高意图模型检查意图的准确率，从而优化意图模型在质检中的使用效果。复核流程 ...
docs=collection.query(generate_embeddings('The best vector database','query'))print(docs)相关最佳实践 基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索 DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的问答服务 ONE-PEACE多模态向量...
semantic_consistency：上下文语义一致性判定开关,模型判断是否与上文有语义关联性，如果有，会通过拼接、改写等方式丰富文本语义信息，再调用场景定位模型。状态（status）:1开 0关，默认开启 4.context_scene_e2e：端到端上下文场景定位...
状态（status）:1开 0关 3.context_semantic_consistency：上下文语义一致性判定开关,模型判断是否与上文有语义关联性，如果有，会通过拼接、改写等方式丰富文本语义信息，再调用场景定位模型。状态（status）:1开 0关，默认开启 4.context...
游戏行业向量召回模型 相比传统文本搜索需要通过分词、同义词、纠错、词权重改写等算法技术增强语义搜索效果，基于深度学习的语义向量召回模型具备更强大的表征能力，可以更好地处理用户查询词中的简写、别名、拼写错误等情况。3.个性化...
SELECT语法用于对状态为READY的模型进行模型推理。推理任务共两类：时序类和非时序类，不同任务类型的语法及参数要求不同。引擎与版本 SELECT语法适用于时序引擎和AI引擎。时序引擎3.4.26及以上版本支持SELECT语法。AI引擎无版本限制。重要...
模型状态为 READY 时，您可以使用系统函数调用模型执行推理、预测、生成等任务。前提条件 已创建或导入模型，且模型状态为READY。具体操作，请参见 模型创建 和 模型管理。非时序类任务 语法 SELECT function_name(model_name,field1_name,...
回归模型评估 该组件是指基于预测结果和原始结果，评估回归算法模型的优劣性，从而输出评估指标及残差直方图。聚类模型评估 该组件是基于原始数据和聚类结果，评估聚类模型的优劣性，从而输出评估指标。混淆矩阵 该组件适用于监督学习，与...
本教程为您介绍如何从零开始，借助 向量检索服务 以及 灵积模型服务 中的 Embedding API，构建基于文本索引和向量检索技术的语义搜索能力。通过实际案例演示，利用QQ浏览器搜索标题语料库（QBQTC），实现对文本的实时语义解析与匹配，从而...
向量检索概念 向量检索（Vector Search）是一种基于向量空间模型的搜索技术，它利用机器学习（尤其是深度学习）生成的向量来表示文本、图片、视频或任何类型的数据项。这些向量捕捉了数据项的语义信息和内容特征，使得能够通过计算向量之间...
进行语义分析理解、构建问答式搜索等场景，请使用该模板，模板内预制相关字段与索引，简化配置步骤，详情请见：产品文档 数据处理 在选择“向量-图片搜索”或“向量-文本语义搜索”时，需要选择数据处理方式，向量检索版提供两种数据处理...
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...
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...
模型训练相关 1.当前百炼里面导入企业文档，进行问答，有进行FT或者某种方式的模型训练吗？有。导入文档只是通过对文档内容解析-分块-embedding向量化得到文档的向量数据库，然后在问答过程中先根据用户query进行向量检索，然后将检索结果...
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合 灵积模型服务 上的 Embedding API，来从0到1构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于QQ 浏览器搜索标题语料库（QBQTC：QQ Browser Query Title ...
查看模型 右键单击模型树上的一个模型，选择 打开数据视图，即可快速打开该模型，模型设计区会展示当前模型某主题域的ER图。保存模型 DDM模型文件的扩展名有两种，一种是.ddm格式（XML文件），另一种是.ddmx格式（二进制文件）。模型保存...
官方插件名称 插件说明 收费情况 图片生成 接入图片生成插件使通义千问大模型拥有良好的文生图、图文生图的能力。限时免费，需申请开通 夸克搜索 接入夸克搜索插件来查找公开的网络知识和信息，增强大模型对实时信息的获取能力。该插件能力...