用户通过设定分类器中的关键词或训练样本建立分类标准，完成对于已发布的自定义模板、信息抽取模型的自动匹配。用户可在分类器发布后，仅通过分类器接口实现多种类型业务数据的结构化识别及信息提取，省去单一模板或模型接口调用前数据人工...
用户通过设定分类器中的关键词或训练样本建立分类标准，完成对于已发布的自定义模板、信息抽取模型的自动匹配。用户可在分类器发布后，仅通过分类器接口实现多种类型业务数据的结构化识别及信息提取，省去单一模板或模型接口调用前数据人工...
创建资源组和分类器 语法 CREATE RESOURCE GROUP group_name TO(user='string',role='string',query_type in('select'),source_ip='cidr')-创建分类器，多个分类器间用英文逗号（,）分隔。WITH("cpu_core_limit"="INT","mem_limit"="m%",...
PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步预测任务接口。GetModelAsyncPredict 获取模型异步预测结果API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、...
PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步预测任务接口。GetModelAsyncPredict 获取模型异步预测结果API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、...
③ 模型训练及预测，本实验分别使用 随机森林 和 逻辑回归二分类 组件进行模型训练。④ 模型评估。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 运行。工作流运行结束后，右键单击画布中 随机森林 下游的 二分类评估，在快捷菜单，单击 可视...
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。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：...
如果您的业务场景涉及图像分类，则可以通过图像分类训练（torch）组件构建图像分类模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像分类训练（torch）组件的配置方法及使用示例。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...
一、组件说明 二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。...与二分类训练正样本标签值保持一致。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC、KS值，需要选择predict_detail_result列。
本文以评估二分类训练模型为例，为您介绍如何进行模型评估。前提条件 完成建模，详情请参见 算法建模。操作步骤 登录 PAI控制台，进入工作流页面。操作详情请参见 step1：进入工作流页面。构建预测节点。在组件列表中分别搜索 预测 组件，...
一、组件说明 横向二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。...与二分类训练正样本标签值保持一致。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC、KS值，需要选择predict_detail_result列。
支持使用TensorBoard查看分析报告的组件列表如下：TensorFlow（CPU）TensorFlow（GPU）（旧）图像分类训练 图像分类训练（torch）（旧）图像检测训练 操作步骤 登录 PAI控制台，并进入Designer中已创建的工作流页面。以创建 图像目标检测 ...
GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归多分类 PMML PMML 随机森林 PMML PMML 朴素贝叶斯 PMML PMML K均值聚类 PMML PMML GBDT回归 PMML PMML 线性回归 PMML PMML 评分卡训练 PMML PMML 文本摘要训练 tgz包 EasyNLP 会...
PAI平台提供图像多标签分类相关算法，支持千万级别超大规模的图片样本训练。本文为您介绍如何使用PAI命令基于图片数据生成图像多标签分类模型。图像分类训练 您可以使用 SQL脚本 组件进行PAI命令调用，也可以使用MaxCompute客户端或...
实际应用中，您需要结合业务场景选择构建合适的模型：图像分类训练（torch）如果您的业务场景是将图像整体进行风险类别分类，则构建图像分类模型。图像检测训练 如果您的业务场景是将图像中的某些高风险的实体进行框选检测，则构建目标检测...
cmd1：使用准备好的测试数据，运行 PS-SMART二分类训练，构建二分类模型。各个参数的配置说明，请参见 PS-SMART二分类训练。PAI-name ps_smart-project algo_public-DinputTableName='bank_train_data'-DmodelName='bi_ps_${exp_id}_${...
遥感科学中最常见的一类机器学习操作是监督分类，又称训练分类法。监督分类是用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每...
水泥窑头看火图像分类-训练组件通过对历史看火图像的亮度分类识别训练，建立看火亮度分类的训练模型。水泥窑头看火图像分类-训练组件通过对历史看火图像的亮度分类识别训练，建立看火亮度分类的训练模型。应用举例：将看火图像OSS存放地址...
该模式需要一定的数据训练预测任务，然后使用训练出来的任务来对未来的数据进行分类、预测。场景大类 场景 类别 说明 异常检测Anomaly Detection 单一指标检测Single metric unsupervised 检测单个时序中的异常，数据分析仅在一个索引字段...
关系抽取Bert 基于BERT从大量无标注语料进行预训练的模型，加入融合实体对信息的模块进行关系分类模型训练。适用于标注数据比较干净，对效果要求较高，对训练时间/预测时间要求不是很高的主要内容是中文的场景。关系抽取BertNoise 基于BERT...
功能说明 水泥窑头看火图像分类-预测组件调用水泥窑头看火图像分类-训练组件训练得到的模型，对给定的图像进行分类预测。对于图像的来源，根据组件部署的环境（边缘端、云端）不同，可以将其分为如下三种：对于边缘端采用的minio选项，需要...
BERT模型离线推理组件主要用于BERT模型的离线推理，利用已经训练完的BERT分类模型，对输入表中的文本进行分类。使用限制 仅支持DLC计算引擎。算法简介 BERT是一种基于Transformer的自然语言处理预训练模型。它通过在大量文本数据上预训练，...
② 列表区 为您展示模型的名称、算法分类、训练类型、特征分布、数据格式、创建时间信息，同时您可对模型执行刷新、删除操作。您可点击模型名称前的图标，展开查看模型的版本。查看：可查看联邦学习过程中的验证、训练的评估指标和指标折线...
PAI-EasyVision提供图像分类的训练和预测能力，支持多机分布式训练和预测。本文为您介绍如何通过PAI-EasyVision使用已有的训练模型完成图像分类离线任务。数据格式 请参见 输入数据格式。图像分类预测 基于已有的文件列表，您可以通过PAI...
详见右侧文档 2021-02-19 商品评价解析服务使用教程 文本分类 预训练模型 测试界面支持上传文件批量预测 2021-01-31/所有 前端体验优化 训练阶段，可删除指定版本模型、取消发布等 2021-02-01/2021年1月 项目类型 功能名称 功能描述 发布...
本文为您介绍如何在 DSW 中使用EasyASR算法包训练语音分类模型。前提条件 已创建 DSW 实例，且该实例满足版本限制，详情请参见 创建及管理DSW实例 和 使用限制。说明 建议使用GPU版本的 DSW 实例。使用限制 EasyASR仅支持如下Python版本和...
③ 根据正常和异常样本，使用 逻辑回归二分类 算法训练监控模型。④ 使用 二分类评估 组件进行模型验证，可以通过AUC、KS及F1Score等指标评估模型效果。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 运行。工作流运行结束后，右键单击画布中...
PAI平台提供视频分类相关算法，支持千万级别超大规模的视频样本训练。本文为您介绍如何基于短视频数据生成视频分类模型。数据说明 视频分类相关算法支持.avi 及.mp4 等常见视频格式的原始数据，本文进行视频分类模型训练的数据分别为 ...
解决方案 PAI提供了一套基于标签数据的特征编码、分类模型训练及模型评估的完整方案，具体要求如下：人力要求：需要具备基础建模的背景知识。开发周期：1~2天。数据要求：上千条的标签数据，该数据标记了历史客户在哪种特征情况下流失。...
使用 逻辑回归二分类 组件训练模型。说明 如果您需要导出PMML模型文件，在该组件的 字段设置 页签，需要选中 是否生成PMML 复选框。然后单击空白画布，在该工作流页面的 工作流属性 页签，配置工作流数据存储路径。将模型和预测数据集输入...
配置型信息（只读）：包含基础分析器、训练字段、归一化配置字段，为创建/配置模型时选择的配置信息。训练历史：包含模型版本、配置信息、版本状态、训练开始时间、训练结束时间、引用索引，其中可对模型进行效果测试：效果对比支持典型...
本文以ResNet50的图片分类模型训练为例，为您介绍KSpeed在CV领域加速图片数据的加载实践。ResNet50模型是基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples中的实现。使用KSpeed需要在原来的代码上做一点改动，改动的地方可以通过git patch的...
AI加速 模型开发者使用AI加速器完成训练加速和推理加速，全面提升AI加速效率，详情请参见 AI加速概述。管理AI资产 PAI支持将数据集、模型、镜像和代码等作为AI资产进行管理。在模型开发过程中，模型开发者可以根据使用场景创建AI资产，并对...
在快速开始中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用快速开始执行图片分类任务。前提条件 已...
AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed AIACC-AGSpeed（简称AGSpeed）作为阿里云自研的AI训练计算优化编译器，针对PyTorch热门框架训练场景中存在的计算瓶颈进行深度优化，具有其显著的性能优势，在提高训练效率的同时能够降低使用成本。...
AIACC-ACSpeed（简称ACSpeed）作为阿里云自研的AI训练加速器，在提高训练效率的同时能够降低使用成本，可以实现无感的分布式通信性能优化。ACSpeed软件包中已为您提供了适配DDP的示例代码，您可以参考本文快速体验使用ACSpeed进行模型分布...
神行工具包中的组件主要包括 AI训练加速器Deepytorch Training、AI推理加速器Deepytorch Inference、AI通信加速库Deepnccl、推理引擎DeepGPU-LLM、AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed、AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed、集群极速部署...
使用EasyTransfer进行文本分类 本文以文本分类为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型以及导出并部署模型。使用EasyASR进行语音识别 本文以语音识别为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyASR算法包...
本文展示如何使用Arena提交TensorFlow的单机训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。配置Arena客户端。已给集群配置了Arena使用的PVC，并且PVC已填充本文使用的数据...
本文展示如何使用Arena提交PyTorch的单机训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 已创建包含GPU的Kubernetes集群。具体操作，请参见 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。具体操作，请参见 为已有集群...