人工智能平台PAI产品使用合集之如何在odps上启动独立的任务

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 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,5000CU*H 3个月
简介: 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。

问题一:机器学习PAI如何在odps上启动这个独立的任务,easyrec文档上有相关内容吗?


机器学习PAI如何在odps上启动这个独立的任务,easyrec文档上有相关内容吗?


参考回答:

eval任务的model_dir与train任务的model_dir,和train_steps 相同就行了

类似于这样 train 函数就是正常起training的任务,这个时候不配置eval evaluate函数启动一个单独做evaluate的tf任务


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580096



问题二:机器学习PAI如何排查哪一步造成了内存增加啊?


机器学习PAI如何排查哪一步造成了内存增加啊?


参考回答:

在使用阿里云机器学习PAI平台进行机器学习训练时,如果遇到内存增加的问题,可以通过以下步骤进行排查:

  1. 数据准备阶段:检查导入的数据量是否过大,因为大数据量的导入可能会导致内存占用增加。
  2. 模型搭建与训练阶段:检查模型的复杂度和规模,以及训练数据集的大小,这两个因素都可能导致内存使用量增加。
  3. 实验调度与运行阶段:查看实验的离线调度情况,以及通过eascmd命令行方式进行部署的过程,看是否有异常情况出现。
  4. 模型部署与调用阶段:在模型部署和调用的过程中,可能会出现内存泄漏的情况,需要对模型进行详细的测试和调试。
  5. 运行日志分析:通过查看运行日志,可以发现是否有内存溢出或者内存使用过高的记录,从而定位问题所在。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577019



问题三:如何联系阿里云售前?


如何联系阿里云售前? 我想用阿里云的物联网平台


参考回答:

阿里云官网哈


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577665



问题四:机器学习PAI如果原始特征title时:“easyrec用的顶呱呱”,需要分词为:easyrec | 用 | 的 | 顶呱呱,这样输入对吧?


机器学习PAI如果原始特征title时:“easyrec用的顶呱呱”,需要分词为:easyrec | 用 | 的 | 顶呱呱,这样输入对吧?


参考回答:

可以, 是的 PaiRec的推荐算法定制里有集成好的分词工具 也可以直接用云上的分词工具


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577017



问题五:机器学习PAI全名叫做什么?


机器学习PAI全名叫做什么?


参考回答:

人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)

https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577075

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
SQL 分布式计算 运维
如何对付一个耗时6h+的ODPS任务:慢节点优化实践
本文描述了大数据处理任务(特别是涉及大量JOIN操作的任务)中遇到的性能瓶颈问题及其优化过程。
|
8天前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
30 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 测试技术
阿里云入选Gartner数据科学和机器学习平台挑战者象限
Gartner® 正式发布了《数据科学与机器学习平台魔力象限》报告(Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms),阿里云成为唯一一家入选该报告的中国厂商,被评为“挑战者”(Challengers)。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 监控 搜索推荐
电商平台如何精准抓住你的心?揭秘大数据背后的神秘推荐系统!
【10月更文挑战第12天】在信息爆炸时代,数据驱动决策成为企业优化决策的关键方法。本文以某大型电商平台的商品推荐系统为例,介绍其通过收集用户行为数据,经过预处理、特征工程、模型选择与训练、评估优化及部署监控等步骤,实现个性化商品推荐,提升用户体验和销售额的过程。
20 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习【教育领域及其平台搭建】
机器学习【教育领域及其平台搭建】
34 7
|
1月前
|
人工智能 JSON 数据格式
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
【9月更文挑战第6天】RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
70 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
45 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
13天前
|
资源调度 分布式计算 大数据
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
41 0
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
基于ChatGPT开发人工智能服务平台
### 简介 ChatGPT 初期作为问答机器人,现已拓展出多种功能,如模拟面试及智能客服等。模拟面试功能涵盖个性化问题生成、实时反馈等;智能客服则提供全天候支持、多渠道服务等功能。借助人工智能技术,这些应用能显著提升面试准备效果及客户服务效率。 ### 智能平台的使用价值 通过自动化流程,帮助用户提升面试准备效果及提高客户服务效率。 ### 实现思路 1. **需求功能设计**:提问与接收回复。 2. **技术架构设计**:搭建整体框架。 3. **技术选型**:示例采用 `Flask + Template + HTML/CSS`。 4. **技术实现**:前端界面与后端服务实现。
43 1

相关产品

  • 人工智能平台 PAI