SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的 聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多 云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议 和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导 入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智 能转储、...
人工智能平台 PAI
阿里云人工智能平台 PAI 涵盖交互式建模、可视化建模、分布式训练到模型在线部署全流程；快速搭建人工智能推荐系统；深度学习模型训练速度提升数十倍；减少50%GPU成本
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力.人工智能平台 PAI（原机器学习...
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人工智能-自然语言处理-词性标注
通过词性标注服务，用户可以快速的为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，无需担心新词发现、歧义消除等问题。
结合分词，能帮助各类APP应用、网站社区等对文本内容搜索有需求的用户，快速搭建搜索模块，提升搜索准确性.结合分词，使机器更好的理解指令内容，快速完成指定任务，可用于语音助手、智能硬件等场景.快速发现文本中的关键词，提炼出有价值的信息，节省阅读时间.包含基本语义粒度，更小的检索粒度以及扩展检索粒度.基于阿里...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-多语言分词
将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
结合词性标注，能帮助各类APP应用、网站社区等对文本内容搜索有需求的用户，快速搭建搜索模块，提升搜索准确性.结合词性标注，使机器更好的理解指令内容，快速完成指定任务，可用于语音助手、智能硬件等场景.结合命名实体能根据问题中的分词和实体识别结果，理解发问意图，快速搭建问答场景应用.支持文本实体抽取、文本分类...
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人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体，当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取，请使用NLP自学习平台。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。支持英语，泰语，越南语，印尼语。如有私有化部署（本地部署软件）需求，及商务问题，请联系：nlp-support@list.alibaba-inc.com.更多产品与服务.立即使用2.0.立即使用1.0.支持文本实体抽取、文本分类等NLP...
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人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-中心词识别
多语言中心词（目前支持中文及英文）基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本（一般小于25个词）的中心词。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断...
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自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
详细了解解决方案推荐数据库自动扩缩容和自动SQL优化方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。查看详情实时同步RDS与Redis构建缓存一致性通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志...
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解决方案
向量检索与通义千问搭建专属问答服务
本方案介绍如何使用向量检索服务（DashVector）结合通义千问大模型来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。解决大模型本身在处理特定领域的知识表示和应用时的局限性。为企业提供部署简单，便于集成，实时高效，专业稳定的应用服务。
它可以有效解决传统对话模型在理解能力和交互效果上的局限，使得用户沟通更加自然流畅，被广泛应用于聊天机器人、智能客服和社交媒体等多种场景。查看详情通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型我们以 Meta 最新开源的大语言模型 Llama2 为例，通过PAI-灵骏完成了大语言模型的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线...
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基于弹性计算的AI推理
场景描述 本方案适用于使用GPU进行AI在线推理的场 景。在推理之前，模型已经训练完成。例如,刷脸 支付中，我们在刷脸的时候，就是推理的一个过 程。再比如图像分类，目标检测，语音识别，语 义分析等返回结果的过程。 解决问题 使用GPU云服务器搭建推理环境 使用容器服务Kubernetes版构建推理 环境 使用NAS存储模型数据 使用飞天AI加速推理工具加速推理 产品列表 GPU云服务器 容器服务Kubernetes版 NAS共享存储
本实践采用了如下产品：•GPU云服务器GN5I•共享存储NAS•阿里云容器服务Kubernetets版 阿里云飞天 AI加速解决方案 基于阿里云弹性基础资源，为用户提供性能极致优化、轻量便捷、开源开放的人工智能最佳实践。发布日期：20220320 I 企业上云实践 基于弹性计算的 AI推理最佳实践|演示环境说明 方案架构 用户通过域名访问推理...
超级计算集群实现自然语言处理训练
场景描述 本方案适用于自然语言训练场景，使用神龙 GPU云服务器（SCCGN6）+CPFS进行NLP的 训练，采用Bert模型。这里不使用容器，直接 使用裸机进行NLP的Bert训练，使用飞天AI加 速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。 解决问题 使用神龙GPU云服务器搭建NLP训练环 境 使用SCC的RDMA网络 使用CPFS存储训练数据 使用飞天AI加速训练工具加速训练 产品列表 神龙GPU云服务器（SCCGN6） SCC超级计算集群 CPFS共享存储
超级计算集群（SuperComputingCluster，SCC）使用高速RDMA网络互联的 CPU以及GPU等异构加速设备，面向高性能计算、人工智能/机器学习、科学/工程计算、数据分析、音视频处理等应用，提供极致计算性能和并行效率的计算 集群服务。更多信息，请参见超级计算集群https://cn.aliyun.com/product/scc。 CPFS...
虚拟配网调度员解决方案
虚拟配网调度员解决方案以智能运检技术发展规划为指导，强化配电运行过程管控，提升人机协同效率，以人工智能技术和现代通信技术为载体，全面应用智能化技术和装备。通过智能配网智慧生产指挥AI应用建设，利用机器智能代替大量不必要的人工重复劳动，有效发挥电网指挥的作用，提升企业整体运营效率。
当前国家推动的两化融合、中国智能制造2025，人工智能定位为国家重点战略推进，本项目将人工智能技术与电力行业应用相结合，具有较高的前瞻性和必要性，势必为电力行业树立“行业+AI应用”的标杆.在未来电力大脑将以通用性极强的核心引擎为基础，进一步应用最新技术，在更大的范围内代替人工。预计未来可广泛应用于电力企业...
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