人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI的学习方法不知道如何解决

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
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
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如果这个表在ODPS中的话input_path该怎么写?

请教一下机器学习PAI官方教程的DSSM负采样版本中,如果这个表在ODPS中的话input_path该怎么写?我们做类似的配置在ODPS报错了

我们写的input_path: 'odps://uc_dc_dev/tables/tmp_ip_negative_sampling'



参考答案:

需要把对应的路径加到-Dtables='odps://...'这个里面



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/570906



问题二:请教一下机器学习PAI easyrec官方文档的DSSM负采样版本中,具体的含义是什么意思?

请教一下机器学习PAI easyrec官方文档的DSSM负采样版本中,对item进行采样的attr_fields和item_id_fields具体的含义是什么意思?



参考答案:

在机器学习PAI easyrec官方文档的DSSM负采样版本中,attr_fieldsitem_id_fields是用于定义用于采样的表的列名。

  • attr_fields参数是用于采样的列名称,这些列可以是特征列或者其他用于采样的列。在DSSM负采样中,attr_fields可能不仅包括item的属性信息,还包括item的结构信息,例如,item的上下文信息。
  • item_id_fields参数是用于唯一标识每个item的列名称。在DSSM负采样中,item_id_fields可能包括item的唯一标识符和其对应的负样本的唯一标识符。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/570904



问题三:机器学习PAI的mysql什么时候版本升级?

机器学习PAI的mysql什么时候版本升级?



参考答案:

这个还没有计划



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/569669



问题四:请问机器学习PAI Alink支持使用GPU进行模型训练吗?

请问Alink支持使用GPU进行模型训练吗?请问Alink支持使用GPU进行模型训练吗?



参考答案:

Alink是阿里云机器学习PAI团队基于实时计算Flink研发的新一代机器学习算法框架及组件库。在Designer中会上线Alink流式和批式算法组件,从而支持开发者基于Flink引擎进行数据预处理、特征工程、模型训练、模型预测的机器学习全流程。https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/alink-components-run-in-groups?spm=a2c4g.11186623.0.i7

系统支持将画布中的Alink节点成组,进行批量执行,以提升执行效率及资源利用率,详情请参见Alink组件成组。此外,系统也支持自动检测画布中可以成组的Alink节点,详情请参见Alink智能聚合。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/569667



问题五:机器学习PAI这个应该从哪里开始学习?咱们有alink学习的视频教程吗?

机器学习PAI这个应该从哪里开始学习?咱们有alink学习的视频教程吗?



参考答案:

大数据和AI体验教程https://help.aliyun.com/zh/pai/getting-started/big-data-and-ai-experience-center?spm=a2c4g.11186623.0.0.7429de53UzjUhZ



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/569666

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
|
1月前
|
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)。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Shell
人工智能平台PAI操作报错合集之在分布式训练过程中遇到报错,是什么原因
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。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI操作报错合集之任务重启后出现模型拆分报错,该怎么办
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。
|
23天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
人工智能与教育:个性化学习的未来
【10月更文挑战第31天】在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)正深刻改变教育领域,尤其是个性化学习的兴起。本文探讨了AI如何通过智能分析、个性化推荐、智能辅导和虚拟现实技术推动个性化学习,分析了其带来的机遇与挑战,并展望了未来的发展前景。
|
26天前
|
人工智能 搜索推荐 语音技术
人工智能与未来教育:重塑学习方式的双刃剑
在21世纪,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度发展,深刻影响着社会的各个方面,其中包括教育领域。本文探讨了AI如何改变传统教育模式,提出其既带来积极影响也伴随着挑战的观点。通过分析具体案例和数据,文章旨在启发读者思考如何在保留人类教师不可替代价值的同时,有效利用AI技术优化教育体验。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与未来教育:重塑学习体验
【10月更文挑战第20天】 在21世纪的今天,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活、工作和学习方式。本文探讨了AI如何深刻影响未来教育的各个方面,从个性化学习路径的设计到智能辅导系统的开发,再到虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术在学习中的应用。通过分析这些变革,我们不仅能够预见一个更加高效、互动和包容的教育未来,而且还能理解这一过程中所面临的挑战和机遇。文章强调了持续创新的重要性,并呼吁教育工作者、技术开发者和政策制定者共同努力,以确保技术进步惠及每一个学习者。
47 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
32 0
|
1月前
|
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】
47 7
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能在教育中的创新应用:个性化学习的未来
【9月更文挑战第18天】人工智能在教育中的创新应用正在深刻改变着我们的教学方式和学习体验。从个性化学习方案的制定到智能化辅导与反馈,从多元化学习资源的推荐到自动化评分与智能考试系统,AI技术正在为教育领域带来前所未有的变革。面对这一变革,我们需要以开放和批判的态度拥抱它,共同探索AI时代教育的无限可能,为每一个学习者创造更美好的未来。
232 12
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】学习人工智能需要学习哪些课程,从入门到进阶到高级课程区分
基于人工智能的多学科特性和其广泛的应用领域,学习这一技术涉及从基础理论到实践应用的各个层面。入门阶段应重点掌握数学基础、编程语言学习以及数据结构和算法等。进阶阶段需要深入机器学习、深度学习以及自然语言处理等专题。高级课程则包括专业核心课程、认知心理学与神经科学基础以及计算机图形学等课程
120 1

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI
  • 下一篇
    无影云桌面