GPU云服务器适用于视频转码、图片渲染、AI训练、AI推理、云端图形工作站等场景，神行工具包（DeepGPU）为了配合GPU云服务器的计算服务增强能力，也适用于所有AI训练场景和AI推理场景。本文主要介绍GPU云服务器和神行工具包（DeepGPU）的...
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...
PAI-Rapidformer提供了丰富的模型训练加速方法，您只需要安装Rapidformer专属镜像，即可通过黑盒或者白盒化的方式对模型训练进行优化。本文为您介绍如何使用Rapidformer优化PyTorch版的Transformer模型训练。前提条件 已安装Rapidformer...
说明 就训练时间和验证分数而言，求解器“adam”在相对较大的数据集（具有数千个训练样本或更多）上的效果很好。但是，对于小型数据集，“lbfgs”可以收敛得更快并且性能更好。是 adam lbfgs sgd adam alpha L2惩罚（正则项）参数。是 0....
功能介绍 轻量化声音克隆能力，通过真人语音数据训练生成独特的定制语音合成模型，为您的品牌或角色合成清晰自然的声音。定制的语音模型，可应用于数字人音频合成、音视频制作配音、个性化有声书朗读等场景。单击 ModelScope开源社区，查看...
功能介绍 轻量化声音克隆能力，通过真人语音数据训练生成独特的定制语音合成模型，为您的品牌或角色合成清晰自然的声音。定制的语音模型，可应用于数字人音频合成、音视频制作配音、个性化有声书朗读等场景。单击 ModelScope开源社区，查看...
例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用 高GPU负载的科学计算，例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等 重要 在使用高通信负载的AI训练业务如Transformer等模型时，务必启用NVLink进行GPU间的数据通信...
特效、滤镜、转场支持分类展示 API、视频剪辑webSDK4.1 2022-05-05 接入视频剪辑Web SDK 普通模板能力升级 创建模板时支持指定合成分辨率、码率，套用模板时默认使用该设置 API、普通模板webSDK 2022-05-05 接入普通模板剪辑Web SDK 2022年...
数据采样比例 构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。特征采样比例 构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。L1惩罚项系数 控制叶子节点大小。该参数值越大，叶子节点规模分布越均匀...
智能任务 智能任务 数字人训练 数字人训练 CreateAvatarTrainingJob 创建和初始化数字人训练任务 本接口用于创建数字人训练任务，配置数字人基础信息与训练所需要的素材信息等。注意：本接口仅用于初始化训练任务相关信息，并不会提交训练...
单击 Convert to enum，将特征类型转化为枚举类型，进行后续的分类任务。单击特征名，可以查看特征取值分布的统计。数据切分。解析后的数据帧，可以选择切分工具，按照自定义比例进行数据切分。帮助您自动划分训练集、验证集和测试集，划分...
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
本文以文本分类为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型及导出并部署模型。前提条件 已创建PAI-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 建议创建PAI-...
参数 说明 boosting_type 弱学习器的类型。取值范围如下：gbdt（默认）：使用基于树的模型进行计算。gblinear：使用线性模型进行计算。rf：使用随机森林模型进行计算。dart：使用dropout技术删除部分树，防止过拟合。goss：使用单边梯度...
支持将Hugging Face Transformer库中的预训练模型转换为TorchScript表示形式（可以在没有Python解释器的环境中运行模型），处理模型分块过程及将模型导入到ES中。Eland功能上传模型功能属于ES白金版及企业版能力，阿里云ES默认支持白金版...
optimizer 优化器。取值如下：adam（默认）：吸收了AdaGrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题。sgd：随机梯度下降。rmsprop：对AdaGrad...
2022-11-30 全部地域 EAS模型服务概述 新增数据集加速器功能 新增支持AI数据集的数据加速功能，可以加速数据的读取和预处理过程，从而提升AI训练性能。2022-11-21 全部地域 数据集加速器概述 DSW 实例更新 DSW 实例生命周期透出，支持查看...
finish_cnt>=num_worker:break time.sleep(1)步骤三：使用TensorBoard观察训练过程 在pascal_resnet50_rfcn_model下保存了模型的Checkpoint和Event File，执行如下命令获取登录链接后，使用浏览器打开TensorBoard。在TensorBoard页面查看...
Kohya官方建议：LoCon：dim,alpha=1（或更低）LoHA：dim，alpha=1 clip skip 文本编码器跳过层数 Clip跳过，二次元选2，写实模型选1，动漫模型训练最初就有跳过一层，如使用训练素材也是二次元图像，再跳一层=2。Sample every n epoch 每n...
功能分类 功能 SCC 物理机 虚拟机 运维自动化 分钟级交付 Y N Y 计算 免性能损失 Y Y N 免特性损失 Y Y N 免资源争抢 Y Y N 存储 完全兼容ECS云盘系统 Y N Y 使用云盘（系统盘）启动 Y N Y 系统盘快速重置 Y N Y 使用云服务器ECS的镜像 Y N...
NLP 自学习平台支持多种文本分类的场景，包括“多题目”，“多标签”，“多层级”以及以上三种场景的组合 多题目 多题目是指对于一段文本，可以进行不同种类的分类，比如对于商品评论文本，您可能不仅想知道评论里的情感，还想知道评论是...
DSW Gallery能够大幅提升研发的效率和质量，帮助您快速完成模型构建和训练。本文为您介绍如何使用DSW Gallery。快速入门 您可以参考以下视频，快速了解DSW Gallery的使用方法，以及如何在DSW实例页面进行实战演练。DSW Gallery 通过PAI控制...
Github DSW Gallery 使用ModelScope library完成ViT图片分类模型的微调训练和部署。使用HuggingFace 打开Notebook 示例描述 Github DSW Gallery 在PAI快速部署HuggingFace模型。Github DSW Gallery 使用HuggingFace transformer完成BERT的...
开启AdagradDecay Optimizer优化器 使用AdagradDecay Optimizer优化器进行超大规模训练，需要定义 tf.train.AdagradDecayOptimizer。AdagradDecay Optimizer的使用方法与TensorFlow原生Optimizer的使用方法相同，具体定义如下。class ...
0.5 goodValue 否 二分类时，指定训练系数对应的标签值。如果已配置 threshold，则该参数必选。无 coreNum 否 计算的核心数量。系统自动分配 memSizePerCore 否 每个核心的内存，单位为MB。系统自动分配 lifecycle 否 输出表的生命周期。无...
工具名称 说明 神龙AI训练加速引擎AIACC-Training（AIACC训练加速）阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。神龙AI推理加速引擎AIACC-Inference（AIACC推理加速）阿里云自研的推理AI加速器，可以显著提升推理性能。AI...
其中一份作为训练数据，通过分类算法生成二分类模型。另一份作为预测数据，通过预测组件对模型效果进行测试。通过评估组件，获得模型效果。数据集 本数据源由天池大赛提供，根据时间将其分为4月份和5月份的购买行为数据和6月份的购买行为...
您可以使用高斯混合模型训练组件实现模型分类。本文为您介绍高斯混合模型训练组件的配置方法。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，配置组件参数。页签 参数 描述 字段...
AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研的推理AI加速器，可以显著提升推理性能。AIACC-ACSpeed 阿里云推出的AI分布式训练通信优化库。可实现分布式训练在兼容性、适用性和...
AIACC-AGSpeed介绍 AIACC-AGSpeed简称为AGSpeed，AGSpeed作为阿里云自研的AI训练计算优化编译器，对PyTorch深度学习框架训练过程中的计算性能进行深度优化，具有其显著的计算性能优势。AGSpeed的组件架构图如下所示：组件架构 说明 编译器...
AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed：是阿里云推出的一个基于PyTorch深度学习框架研发的计算优化编译器，用于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能。更多信息，请参见 什么是计算优化编译器AIACC-AGSpeed。集群极速...
分类词典例子 考虑一个简单的天文学分类词典 thesaurus_astro，它包含一些天文学词组合：supernovae stars:sn crab nebulae:crab 下面我们创建一个词典并绑定一些记号类型到一个天文学分类词典以及英语词干分析器：CREATE TEXT SEARCH ...
场景描述 本方案适用于AI图片训练场景，使用CPFS和NAS作为共享存储，利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行图片AI训练。解决问题 搭建AI图片训练基础环境。使用CPFS存储训练数据。使用飞天AI加速训练工具加速训练。使用Arena一...
本文适用于自然语言训练场景，例如，通过使用GPU云服务器和极速型NAS训练BERT Finetune模型，同时使用AIACC-Training（AIACC训练加速）进行该模型的训练加速，可有效加快多机多卡的训练速度，提升模型的训练效率和性能。说明 BERT...
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost训练组件在XGBoost算法的基础上进行了包装，使功能和PAI更兼容，更易用。本文为...
在训练模型这一步，您不需要关心任何模型的实现细节，只要选择相应的模型就好了。这也是我们 NLP 自学习平台的初衷，即帮助用户快速搭建一套解决问题的算法模型，用户只需关心模型的输入输出就好了。进入到模型中心，然后点击创建模型：在...
神龙AI加速引擎AIACC 使用AIACC-Training（AIACC训练加速）加速BERT Finetune模型 适用于自然语言训练场景，使用GPU云服务器和极速型NAS进行BERT Finetune模型训练，使用AIACC-Training（AIACC训练加速）可以有效提升多机多卡的训练效率。...
在开发者实验室中，阿里云为您提供了FastGPU训练场景（例如图像分类应用、bert-perseus应用以及手势识别应用）的相关实验教程。您可以通过教程提供的真实环境，通过在线Web IDE、命令行以及步骤式的教程指引，体验并完成所需教程的学习和...
说明 如果有较多个文件需要在页面显示，可以直接将这些文件放置在同一个分类中，在设计器中设计时直接选择分类即可。文章列表管理 可选择一篇或者多篇文章进行管理，可移动文章位置、设置文章状态、删除文章等。如何将文章放置在网页上？...
逻辑流分类 逻辑流分为前端逻辑流和后端逻辑流。前端逻辑流：运行在前端应用的逻辑流可视化编排，提供针对Web、H5和小程序前端特色的组件调用，主要逻辑在前端执行，如页面跳转，显示弹窗等。后端逻辑流：运行在后端应用的逻辑流可视化编排...