人工智能平台PAI产品使用合集之如何通过通用文本标记解决方案文档与PAI机器学习平台一起使用

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1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:抛一个机器学习PAI问题:假设每条训练样本有数量不等的一些兴趣tags,是我miss了哪一个地方吗?

抛一个机器学习PAI问题:

假设每条训练样本有数量不等的一些兴趣tags,例如A样本有"电影 | 电视剧",B样本有"书籍 | 电视剧 | 汽车 | 新闻"。easyrec提供了TagFeature来parse这样的输入特征,但是parse后A样本有2个tag embedding向量,B样本有4个tag embedding向量,理想情况下应该有个mean或者max的pooling来合一,但是我读了读tag feature预处理的源码

https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/1fb889d756a90212a7c0333470428ba3ad95ce95/easy_rec/python/input/input.py#L414)

,以及看一下模型的计算图,似乎并没有找到类似的操作的地方。是我miss了哪一个地方吗?请教一下TagFeature进了DSSM模型是怎么处理的呢?



参考答案:

可以设置combiner



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https://developer.aliyun.com/ask/576013



问题二:机器学习PAI EasyRec有没有入门文档?

机器学习PAI EasyRec有没有入门文档?



参考答案:

看快速开始,这里有个视频:https://cloud.video.taobao.com/play/u/2248819/p/1/e/6/t/1/325898294308.mp4 



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问题三:机器学习PAI easynlp跑text match任务内存在train的时候一直在上升,正常嘛?

机器学习PAI easynlp跑text match任务内存在train的时候一直在上升,这个正常嘛?



参考答案:

在训练机器学习模型时,内存使用量上升是正常的。特别是对于文本匹配(text match)任务,由于需要处理大量的文本数据,模型可能需要消耗大量的内存来存储词汇表、模型参数等信息。

在PAI EasyNLP中,内存使用量上升可能是由于以下原因:

  • 数据处理:EasyNLP在处理文本数据时,会将数据加载到内存中,以便进行分词、词向量化和模型训练等操作。如果您的数据集非常大,内存使用量可能会相应地增加。
  • 模型训练:在训练文本匹配模型时,EasyNLP可能会使用大量的内存来存储中间变量、模型参数等信息。随着训练轮次的增加,模型参数可能会不断更新,导致内存使用量逐渐上升。
  • 分布式训练:如果您在分布式环境中训练模型,每个节点都会占用一定的内存。节点数量的增加可能导致内存使用量上升。



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问题四:我需要多次调用机器学习PAI的CorrelationBatchOp怎么弄呢?

CorrelationBatchOp不是单线程的,但是我需要多次调用CorrelationBatchOp怎么弄呢?比如说有十几万个两两配对好文件,每两个调用一次CorrelationBatchOp计算相关性,那么调用十几万次的话,每一个都要等前面的算完了才算下一个也挺慢的,就算每次CorrelationBatchOp不是单线程的



参考答案:

可以看看向量最近邻

https://www.yuque.com/pinshu/alink_doc/vectornearestneighbortrainbatchop 或者写个多线程调用



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https://developer.aliyun.com/ask/575465



问题五:请问一下 有人熟悉 通用文本打标解决方案文档 机器学习PAI平台的用法吗?

请问一下 有人熟悉 通用文本打标解决方案文档 机器学习PAI平台的用法吗?



参考答案:

阿里云的通用文本打标解决方案文档,主要介绍了如何使用机器学习PAI平台对文本数据进行标注和训练。以下是一些关键步骤:

  1. 数据预处理:首先需要对原始文本数据进行预处理,包括去除停用词、标点符号等,然后进行分词操作。
  2. 数据标注:在PAI平台上创建一个标注任务,将预处理后的文本分配给标注人员。标注人员根据需求(如情感分析、主题分类等)对文本进行标注。
  3. 模型训练:收集标注好的数据,将其分为训练集、验证集和测试集。然后在PAI平台上选择适合的机器学习算法(如SVM、逻辑回归、神经网络等)进行训练。
  4. 模型评估与优化:通过验证集和测试集评估模型的性能,根据评估结果对模型进行调整和优化。
  5. 部署上线:将训练好的模型部署到实际应用场景中,对新的文本数据进行预测和分析。

需要注意的是,不同的问题可能需要不同的预处理方法、模型选择和参数设置。在实际使用过程中,需要根据实际情况进行调整和优化。



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