人工智能平台PAI问题之推断报错如何解决

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 人工智能平台PAI是指阿里云提供的机器学习平台服务,支持建模、训练和部署机器学习模型;本合集将介绍机器学习PAI的功能和操作流程,以及在使用过程中遇到的问题和解决方案。

问题一:机器学习PAI这是我的配置,目前我的序列特征是不等长的。是需要处理成等长,还是通过配置解决


 


机器学习PAI这是我的配置,目前我的序列特征是不等长的。请问我是需要处理成等长的,还是可以通过配置解决?user_click_jd_sequence 这个特征里面的数据分割之后也不等长

我是需要提前处理成等长的,还是配置可以设置兼容。不足的是补成default value吗?


参考回答:

没关系的,支持的,同一个 sequence_features {} 里面的序列特征需要是等长的。 你放在两个 sequence_features {} 里面就可以


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/506100?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题二:机器学习PAI使用序列特征是要保证等长吗?我这里报tensor shape的错误




机器学习PAI使用序列特征是要保证等长吗?我这里报tensor shape的错误


参考回答:

是的,要确保序列长度相同,大多数深度学习模型要求输入数据具有相同的维度和形状。 可以使用一些方法来确保所有的序列具有相同的长度,比如填充序列,截断序列。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/506099?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题三:机器学习PAI在dbmtl+mmoe的配置示例中,mmoe层的output是32维,这个怎么解决?


想问下在dbmtl+mmoe的配置示例中,mmoe层的output是32维,进入specific layer 第一个隐层是256?



参考回答:

嗯嗯,你可以自行调整


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/506098?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题四:机器学习PAI关于pai-eas部署,构造请求后,推断会报错,能帮忙看下问题在哪么?



机器学习PAI关于pai-eas部署,构造请求后,推断会报错,能帮忙看下问题在哪么?


参考回答:

你用easyrec训练导出得,部署有用easyrec得process,没有的话那就用tensorflow cpu,saved_model_cli show --all --dir saved_model_dir看一下模型的输入,tensorflow的模型和EasyRec的模型都是用pb格式请求的不能用json格式。tensorflow得部署实时这个https://help.aliyun.com/document_detail/111055.html?spm=a2c4g.111033.0.0.311283b8LuqPGA


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/506096?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO


问题五:机器学习PAI中我在config里写的处理方式,模型导出时会保存在模型中吗?


机器学习PAI中我在config里写的处理方式,模型导出时会保存在模型中吗?我在tf serving部署预测服务的时候需要做额外的特征处理吗?


参考回答:

不需要


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/506095?spm=5176.8068049.0.0.77566d1989YhJO

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。
目录
打赏
0
0
0
0
839
分享
相关文章
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色,还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用,如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等,并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
AI开发新范式,PAI模型构建平台升级发布
本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲,聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分,围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务,PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中,介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用,展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及,赋能各行业,推动社会进步。
揭秘人工智能:机器学习的魔法
【10月更文挑战第6天】本文将带你走进人工智能的世界,了解机器学习如何改变我们的生活。我们将深入探讨机器学习的原理,以及它在各个领域的应用。同时,我们也会分享一些实用的代码示例,帮助你更好地理解和应用机器学习。无论你是初学者还是专业人士,这篇文章都将为你提供有价值的信息和启示。让我们一起探索这个神奇的领域吧!
人工智能与机器学习:探索未来的技术边界
【10月更文挑战第18天】 在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)的基础知识、应用领域以及未来趋势。通过对比分析,我们将揭示这些技术如何改变我们的生活和工作方式,并预测它们在未来可能带来的影响。文章旨在为读者提供一个全面而深入的理解,帮助他们更好地把握这一领域的发展趋势。
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)。
探索人工智能的未来:机器学习与深度学习的融合之旅
【9月更文挑战第35天】在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能的两大支柱——机器学习和深度学习。我们将通过代码示例和实际应用案例,揭示它们如何相互补充,共同推动AI技术的发展。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的见解和启示。
102 0
人工智能与机器学习:改变未来的力量####
【10月更文挑战第21天】 在本文中,我们将深入探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)的基本概念、发展历程及其在未来可能带来的革命性变化。通过分析当前最前沿的技术和应用案例,揭示AI和ML如何正在重塑各行各业,并展望它们在未来十年的潜在影响。 ####
110 27
AutoTrain:Hugging Face 开源的无代码模型训练平台
AutoTrain 是 Hugging Face 推出的开源无代码模型训练平台,旨在简化最先进模型的训练过程。用户无需编写代码,只需上传数据即可创建、微调和部署自己的 AI 模型。AutoTrain 支持多种机器学习任务,并提供自动化最佳实践,包括超参数调整、模型验证和分布式训练。
304 4
AutoTrain:Hugging Face 开源的无代码模型训练平台
人工智能浪潮下的编程实践:构建你的第一个机器学习模型
在人工智能的巨浪中,每个人都有机会成为弄潮儿。本文将带你一探究竟,从零基础开始,用最易懂的语言和步骤,教你如何构建属于自己的第一个机器学习模型。不需要复杂的数学公式,也不必担心编程难题,只需跟随我们的步伐,一起探索这个充满魔力的AI世界。
77 12

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI