想问下机器学习PAI,arn在哪可以复制?

简介: 想问下机器学习PAI,arn在哪可以复制?

在阿里云机器学习PAI中,要获取arn,您可以按照以下步骤操作:首先,登录阿里云控制台,在机器学习PAI页面中右上角,点击用户头像,选择“AccessKeys”。进入AccessKeys页面后,点击“新建AK”或“查看AK”,获取AccessKey ID和AccessKey Secret。接着,您需要返回到机器学习PAI页面,点击左边栏的“安全管理”,进入“角色管理”页面。在“角色管理”页面中,点击右上角的“新建角色”,进入“创建角色”页面。在“创建角色”页面中,选择“按照阿里云账号授权”,然后点击“下一步”。最后,在“角色信息”页面中,填写角色名称和角色描述信息,然后点击“下一步”。

另外,如果你想复制某个模型的arn,你可以在模型列表中找到你想要复制的模型,然后点击该模型的名称进入到模型详情页面。在这个页面中你可以找到arn信息。

目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 调度 芯片
PAI训练服务:云上大模型训练新篇章
本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来,算力需求激增,硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性;通过资源配额、智能调度等提高性价比;并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎,分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练,显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题,提升了效率和稳定性。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
MATLAB在机器学习模型训练与性能优化中的应用探讨
本文介绍了如何使用MATLAB进行机器学习模型的训练与优化。MATLAB作为强大的科学计算工具,提供了丰富的函数库和工具箱,简化了数据预处理、模型选择、训练及评估的过程。文章详细讲解了从数据准备到模型优化的各个步骤,并通过代码实例展示了SVM等模型的应用。此外,还探讨了超参数调优、特征选择、模型集成等优化方法,以及深度学习与传统机器学习的结合。最后,介绍了模型部署和并行计算技巧,帮助用户高效构建和优化机器学习模型。
26 1
MATLAB在机器学习模型训练与性能优化中的应用探讨
|
3月前
|
人工智能 JSON 算法
魔搭支持在阿里云人工智能平台PAI上进行模型训练、部署了!
现在,魔搭上的众多模型支持在阿里云人工智能平台PAI-Model Gallery上使用阿里云算力资源进行模型训练和部署啦!
|
2月前
|
人工智能 容灾 Serverless
AI推理新纪元,PAI全球化模型推理服务的创新与实践
本次分享主题为“AI推理新纪元,PAI全球化模型推理服务的创新与实践”,由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术,PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升,确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾,目前已覆盖16个地域,拥有10万张显卡的推理集群。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
Python数据分析革命:Scikit-learn库,让机器学习模型训练与评估变得简单高效!
在数据驱动时代,Python 以强大的生态系统成为数据科学的首选语言,而 Scikit-learn 则因简洁的 API 和广泛的支持脱颖而出。本文将指导你使用 Scikit-learn 进行机器学习模型的训练与评估。首先通过 `pip install scikit-learn` 安装库,然后利用内置数据集进行数据准备,选择合适的模型(如逻辑回归),并通过交叉验证评估其性能。最终,使用模型对新数据进行预测,简化整个流程。无论你是新手还是专家,Scikit-learn 都能助你一臂之力。
231 8
|
7月前
|
机器学习/深度学习 API 网络架构
"解锁机器学习超级能力!Databricks携手Mlflow,让模型训练与部署上演智能风暴,一触即发,点燃你的数据科学梦想!"
【8月更文挑战第9天】机器学习模型的训练与部署流程复杂,涵盖数据准备、模型训练、性能评估及部署等步骤。本文详述如何借助Databricks与Mlflow的强大组合来管理这一流程。首先需在Databricks环境内安装Mlflow库。接着,利用Mlflow跟踪功能记录训练过程中的参数与性能指标。最后,通过Mlflow提供的模型服务功能,采用REST API或Docker容器等方式部署模型。这一流程充分利用了Databricks的数据处理能力和Mlflow的生命周期管理优势。
286 7
|
7月前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
【阿里天池-医学影像报告异常检测】3 机器学习模型训练及集成学习Baseline开源
本文介绍了一个基于XGBoost、LightGBM和逻辑回归的集成学习模型,用于医学影像报告异常检测任务,并公开了达到0.83+准确率的基线代码。
100 9
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
基于PAI-QuickStart搭建一站式模型训练服务体验
【8月更文挑战第5天】基于PAI-QuickStart搭建一站式模型训练服务体验
221 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战
【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战
690 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
PAI机器学习平台如何进行分布式训练?
【7月更文挑战第1天】PAI机器学习平台如何进行分布式训练?
193 1

热门文章

最新文章