本文为您介绍工业优化的建模优化算法组件。通过界面化的方式，实现运筹优化的数学建模，并调用求解器实现模型的求解输出。计算逻辑原理 通过依次添加序列、变量、参数、目标函数及约束等，完成数学建模，配置相应的求解属性，调用底层求解...
业务调研、数据量化、数学建模 在使用优化技术的时候，需要更详细的调研业务的需求，整理相关的业务逻辑和数据，并量化表示它。然后采用数学规划的方法进行数学建模。此部分细节较多，可在案例 视频流量调控 中查阅细节，此处我们仅列出...
业务调研、数据量化、数学建模 在使用优化技术的时候，需要更详细的调研业务的需求，整理相关的业务逻辑和数据，并量化表示它。然后采用数学规划的方法进行数学建模。此部分细节较多，可在案例 交通调度 中查阅细节，此处我们仅列出数学...
业务调研、数据量化、数学建模 在使用优化技术的时候，需要更详细的调研业务的需求，整理相关的业务逻辑和数据，并量化表示它。然后采用数学规划的方法进行数学建模。此部分细节较多，可在案例 人员排班 中查阅细节，此处我们仅列出数学...
业务调研、数据量化、数学建模 在使用优化技术的时候，需要更详细的调研业务的需求，整理相关的业务逻辑和数据，并量化表示它。然后采用数学规划的方法进行数学建模。此部分细节较多，可在案例 营养搭配 中查阅细节，此处我们仅列出数学...
一款基于AI大模型的优化技术咨询服务机器人，通过"文字聊天”和“表格文件”来沟通业务中的问题，自动生成数学建模公式、代码、调用软件运行求解、结果解释。2023年8月 求解器SDK更新V0.25.x版本（V0.25.1下载）：提升内点法的性能 MILP...
业务调研、数据量化、数学建模 在使用优化技术的时候，需要更详细的调研业务的需求，整理相关的业务逻辑和数据，并量化表示它。然后采用数学规划的方法进行数学建模。此部分细节较多，可在案例 排产排程03 中查阅细节，此处我们仅列出数学...
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
支持原始/对偶单纯形法(simplex)和内点法(interior point)、支持求解大规模网络流优化问题。整数规划：支持求解 混合整数线性规划（MILP）问题的分支定界算法(branch-and-cut solver)。非线性规划：支持求解凸 二次规划（QP）问题、求解 半...
本文介绍空间构建平台内上传自制的精模建筑模型时的质量标准及模型优化建议。精模建筑模型质量标准 质量标准 说明 几何规范 模型比例与真实世界近似，DataV中三维场景使用的单位是米，不同的建模软件单位不一样，比如blender的建模单位是米...
本文介绍空间构建平台内上传自制的精模建筑模型时的质量标准及模型优化建议。精模建筑模型质量标准 质量标准 说明 几何规范 模型比例与真实世界近似，DataV中三维场景使用的单位是米，不同的建模软件单位不一样，比如blender的建模单位是米...
RetinaNet优化案例2：结合Blade和Custom C++ Operator优化模型 介绍如何使用Blade对TorchScript Custom C++ Operator实现的后处理逻辑的检测模型进行优化。RetinaNet优化案例3：结合Blade和TensorRT Plugin优化模型 介绍如何使用Blade对...
优化模型，详情请参见 优化TensorFlow模型 和 优化PyTorch模型。如果您需要对模型进行量化优化，请参见 量化优化。如果需要指定编译优化的模式，请参见 AI编译器优化。解读优化报告，详情请参见 优化报告。部署模型推理，详情请参见 使用...
使用paiio读写MaxCompute表数据 快速提交MPIJob训练任务 Blade RetinaNet优化案例1：使用Blade优化RetinaNet（Detectron2）模型 RetinaNet优化案例2：结合Blade和Custom C++ Operator优化模型 RetinaNet优化案例3：结合Blade和TensorRT ...
DDM目前支持逻辑模型和物理模型建模，其中物理模型又分为关系型数据模型和非关系型数据模型，支持的大数据引擎为MaxCompute、Hive。说明 Hadoop的MR调优参数属于底层，DDM是数据建模工具，支持设置表、字段等物理属性。
使用PAI-Blade优化模型后，系统会输出优化报告。本文详细介绍优化报告的结构及字段含义。调用 blade.optimize 优化模型后，会产生一个JSON格式的优化报告，其结构如下所示。Report:{/软件环境，包括框架、CUDA等。software_context":[{...
您也可以使用自己的优化模型，关于如何使用PAI-Blade优化模型，详情请参见 优化TensorFlow模型。wget http://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/demo/asr_frozen.pb 下载并查看推理代码。通过PAI-Blade优化后的模型，其执行过程与...
PAI-Blade支持TensorFlow和PyTorch模型在GPU硬件、端侧设备的INT8量化。本文主要介绍在GPU硬件上，如何使用PAI-Blade量化优化。背景信息 量化是模型压缩常用手段之一，通过将原始的全精度32位浮点数分桶...wget https://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/test_public_model/bbs/tf_resnet50_v1.5/frozen.pb wget https://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/test_public_model/bbs/tf_resnet50_v1.5/test_bc32.npy wget https://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/test_public_model/bbs/tf_resnet50_v1.5/calib_data_test_bc32.npy 加载待优化模型和相应数据...
PAI-Blade提供了丰富的模型优化方法，您只需要在本地环境中安装Wheel包，即可通过调用Python API的方式进行模型优化。本文介绍如何使用PAI-Blade优化PyTorch模型，所有实验结果均在NVidia T4卡上测得。前提条件 已安装PyTorch及PAI-Blade的...
您也可以使用自己的优化模型，关于如何使用PAI-Blade优化模型，详情请参见 优化PyTorch模型。下载优化好的示例模型。wget http://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/demo/sdk/pytorch/optimized_resnet50.pt # 下载对应的测试数据...
模型开发与训练：PAI提供了可视化建模（Designer）、交互式建模（DSW）、分布式训练（DLC）以及特征平台（FeatureStore），满足不同的建模需求。模型部署：PAI提供了模型在线服务（EAS），帮助您快速地将模型部署为服务。应用层（模型服务...
PAI-Blade提供了丰富的模型优化方法，您只需要在本地环境中安装Wheel包，即可通过调用Python API的方式进行模型优化。本文介绍如何使用PAI-Blade优化TensorFlow模型，所有实验结果均在NVidia T4卡上测得。前提条件 已安装TensorFlow及PAI-...
PAI-Blade提供Python接口供您调用，从而将优化模型集成在工作流中。本文介绍这些Python接口的详细信息，包括签名格式、输入参数及返回结果。optimize PAI-Blade主要使用optimize接口进行模型优化，接口详情如下：签名格式 def optimize...
本文以PyTorch官方提供的Resnet50模型为例，说明如何通过PyTorch Profiler发现模型的性能瓶颈，进而使用TensorRT优化模型，然后使用Triton Inference Server部署优化后的模型。背景信息 Nvidia TensorRT是一个加速深度学习模型推理的SDK，...
一、模板说明 通过提供通用机器学习模板，展示完整的数据收集、特征工程、模型选择和训练、模型评估、模型部署和应用以及模型复用的一系列算子的使用方法，使...通常将KS值大于0.2视为模型的分类效果良好，KS值小于0.2则需要进一步优化模型。
公司以提升燃煤发电效率作为突破口，使用喷煤到产出蒸汽整个流程中采集到的数据，基于工业大脑构建算法优化模型，准确实时预测蒸汽量，并向燃煤工程师推荐最优燃煤工艺参数指导实际生产，进而降低总体燃煤消耗。最终，燃煤效率提升2.6%，这...
营养调配：如何吃少花钱又营养丰富 营养调配问题的目标是利用优化模型来设定每日饮食菜单，在满足各类营养的需求同时更能优化总成本。（内含12个C、C++或Python代码）本地版Python代码>|C/S版C、C++代码>3.生产调度：Flow Shop 调度优化...
训练准备 完成训练集的构建后，可进入模型管理界面选择训练集进行训练，平台提供Fine-tuning的训练方式，同时提供多种参数的调整，可依据业务需求和理解调整参数，优化模型训练效果。我们以阅读理解后进行问答的任务为示例，演示模型训练的...
Llama2模型的参数范围从70亿到700亿不等，包括7b、13b、70b三种规格，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama2-chat。快速开始支持Llama2系列模型的在线推理，同时也可以作为上游模型训练以达到更好的定制场景效果。快速开始...
业务调研、数据量化、数学建模 在使用优化技术的时候，需要更详细的调研业务的需求，整理相关的业务逻辑和数据，并量化表示它。然后采用数学规划的方法进行数学建模。此部分细节较多，可在案例 物流运输 中查阅细节，此处我们仅列出数学...
sklearn-mnist_isvc-3c10c62d34","outputs":[{"name":"predict","datatype":"INT64","shape":["1","1"],"contents":{"int64Contents":["8"]} }]} 相关文档 当您遇到多模型部署时存在差异化运行时环境需求，或者需要优化模型推理效率、控制...
管控事件结构定义 Insights事件 基于云上记录的管控事件，Insights事件通过数学模型分析了可能存在风险的API调用事件（ApiCallRateInsight）、API错误事件（ApiErrorRateInsight）、IP请求事件（IpInsight）、AccessKey调用事件（AkInsight...
优化求解器当前可以快速求解大规模线性规划LP、混合整数线性规划MILP、凸二次规划QP问题，目前支持命令行和C、C++、Python、Java的API调用，可在Windows，macOS和Linux系统下使用。有示例代码和案例分析讲解如何使用，免费。运行产生异常请...
基于 样条 曲线 建模 方法 流场 求解 模块 包括 有限 差分 求解器 有限元 求解器和面元法 求解器 其中 有限 差分 求解器 主要 包括 基于 有限 差分法 势流 数学 建模 基于 笛卡尔 网格 变 步长 差分 格式 推导 笛卡尔 网格 生成 索引 算法 ...
在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化训练集中样本类别之间的差异性。在二分类问题中，多层感知机将输入特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例...
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...
深厚的模型原始积累和有针对性的独立工作区 自学习平台的工作区基于阿里云深厚的算法模型迭代生成的框架，能够保证用户在模型还未生成之前就比同等的初始模型多出一定比例的准确性，缩短模型优化时间，提升模型准确率。基于丰富的成功案例...
说明 启用Blade EAS Plugin将在 EAS 服务之前对您提供的模型提前优化，优化过程根据模型复杂程度可能持续3~10分钟左右，Blade EAS Plugin只在部署 EAS 服务时执行一次，服务后续缩扩容都直接使用优化后的模型。目前，Blade EAS Plugin功能...
DataWorks智能数据建模产品内置了零售电子商务数据仓库行业模型模板，您可以一键导入模板，本文结合零售电子商务业务背景以及模型构建核心步骤来帮助您了解维度建模理论和智能数据建模产品。重要 DataWorks智能数据建模个人版6个月60元，...