EasyRec中支持了在3个公开数据集上跑通模型并评估效果的examples实验

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
简介: 更新数据集和实验文档

EasyRec中支持了在3个公开数据集上跑通模型并评估效果的examples实验,同时提供了预处理后的数据集下载链接,帮助用户快速体验EasyRec的功能,降低使用EasyRec的门槛。后续大家在答疑时如果遇到用户咨询数据集及模型效果相关问题时,可以直接参考examples。另外在pai_online_project的北京和法兰克福也上传好相关的数据集,可以直接使用。

相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
448 0
|
数据采集 机器学习/深度学习 编解码
MMdetection框架速成系列 第02部分:整体算法流程+模型搭建流程+detection训练与测试核心组件+训练部分与测试部分的核心算法
众所周知,目标检测算法比较复杂,细节比较多,难以复现,而我们推出的 MMDetection 开源框架则希望解决上述问题。目前 MMdetection 已经复现了大部分主流和前沿模型,例如 Faster R-CNN 系列、Mask R-CNN 系列、YOLO 系列和比较新的 DETR 等等,模型库非常丰富,star 接近 13k,在学术研究和工业落地中应用非常广泛。
1645 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务,涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程,并提供了相关代码和配置文件。
70 0
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
184 0
|
5月前
|
SQL 自然语言处理 知识图谱
评估数据集CGoDial问题之TKK框架在知识获取阶段进行训练的问题如何解决
评估数据集CGoDial问题之TKK框架在知识获取阶段进行训练的问题如何解决
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
人工智能平台PAI产品使用合集之只进行训练(train)而不进行评估(eval)该如何配置
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
8月前
|
人工智能 算法 开发者
苹果卷开源大模型,公开代码、权重、数据集、训练全过程,OpenELM亮相
【5月更文挑战第9天】苹果开源大语言模型OpenELM,提升效率和准确性,参数仅为10亿时比OLMo准确度高2.36%。苹果首次公开训练全过程、权重、数据集和代码,增强研究透明度,支持在苹果设备上推理和微调,推动AI研究发展。但训练资源需求高和模型可解释性仍是挑战。论文链接:[arxiv.org/pdf/2404.14619.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.14619.pdf)
90 3
|
8月前
|
缓存 自然语言处理 监控
ModelScope评估二次训练模型报错如何解决
ModelScope模型报错是指在使用ModelScope平台进行模型训练或部署时遇到的错误和问题;本合集将收集ModelScope模型报错的常见情况和排查方法,帮助用户快速定位问题并采取有效措施。
465 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
Yolov5如何训练自定义的数据集,以及使用GPU训练,涵盖报错解决
Yolov5如何训练自定义的数据集,以及使用GPU训练,涵盖报错解决
1100 0
|
搜索推荐 算法
EasyRec在公开数据集上的benchmark测试
在pai平台上可公开读取的数据集,不用再费劲去下载和处理数据集: Taobao 数据集介绍 Avazu CTR 数据集 AliCCP 数据集 CENSUS 数据集
441 0