人工智能平台PAI产品使用合集之filePath该如何写

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,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:机器学习PAI这个文档中的镜像已经没有了?


机器学习PAI这个文档中的镜像已经没有了?


参考回答:

我来看一下,目前的前缀应该叫pytorch-develop


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/579640



问题二:机器学习PAI这个模型有没有已经实现好的配置?


机器学习PAI需要在simplemultitask模型的最后一层再加一个concat层把两个tower的loss相加吧,或者这个模型有没有已经实现好的配置?


参考回答:

如果你是想解决样本空间问题的话,或许有个配置可以试一下。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582129



问题三:机器学习PAI这个开源版本的支持模型部署为api吗?


机器学习PAI这个开源版本的支持模型部署为api吗?


参考回答:

机器学习PAI支持将训练模型部署为API。

具体来说,PAI支持一键式的模型部署服务。用户可以将PAI-Studio、PAI-DSW及PAI-Autolearning生成的训练模型一键式发布为Restful API接口,实现模型到业务的无缝衔接。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581076



问题四:机器学习PAI这个镜像就可以直接用hg的库导入模型了吧?


机器学习PAI这个镜像就可以直接用hg的库导入模型了吧?


参考回答:

阿里云机器学习平台PAI确实支持通过自定义镜像来部署模型服务,您可以构建阿里云机器学习平台PAI确实支持通过自定义镜像来部署模型服务,您可以构建自己的完整运行环境并将模型或代码在运行时挂载至服务实例中。同时,您也可以通过PAI Python SDK完成模型的训练和部署。然而,关于是否可以直接使用hg的库导入模型,这需要取决于您的具体环境和需求。如果您的数据或其他资源存储在hg,可能需要先将这些资源导入到PAI支持的格式或数据源中,再进行模型的训练和部署。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/579636



问题五:机器学习PAI这个 filePath 如何写?


机器学习PAI这个 filePath 如何写?Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: In CsvSourceBatchOp,Error in fromJson the paramValue : filePath

java.lang.RuntimeException: No data sinks have been created yet. A program needs at least one sink that consumes data. Examples are writing the data set or printing it.

at org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment.createProgramPlan(ExecutionEnvironment.java:948) ~[flink-java-1.9.0.jar:1.9.0]

at org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment.createProgramPlan(ExecutionEnvironment.java:926) ~[flink-java-1.9.0.jar:1.9.0]

at org.apache.flink.api.java.RemoteEnvironment.execute(RemoteEnvironment.java:167) ~[flink-java-1.9.0.jar:1.9.0]


参考回答:

文件系统路径:在文件系统上,例如 /path/to/file。

HTTP 路径:在网络上,例如 http://example.com/path/to/file。

GCS 路径:在 GCS 上,例如 gs://bucket/path/to/file。

OSS 路径:在 OSS 上,例如 oss://bucket/path/to/file。

你可以根据自己的实际情况,选择适当的 filePath 格式。

具体用法可以参考 PAI 的文档:https://pai.corp.aliyun.com/docs/zh/user-guide/training-guide/train-file-path


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581081

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
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
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!
|
17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。
|
24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)。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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。
57 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与机器学习在医疗诊断中的应用
【9月更文挑战第32天】随着科技的不断发展,人工智能和机器学习已经在许多领域得到了广泛应用。在医疗领域,它们正在改变着医生和患者的生活。通过分析大量的医疗数据,AI可以帮助医生更准确地诊断疾病,预测患者的病情发展,并提供个性化的治疗方案。本文将探讨人工智能和机器学习在医疗诊断中的具体应用,包括图像识别、自然语言处理和预测分析等方面。我们还将讨论AI技术面临的挑战和未来的发展趋势。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能与机器学习的边界####
本文深入探讨了人工智能(AI)与机器学习(ML)领域的最新进展,重点分析了深度学习技术如何推动AI的边界不断扩展。通过具体案例研究,揭示了这些技术在图像识别、自然语言处理和自动驾驶等领域的应用现状及未来趋势。同时,文章还讨论了当前面临的挑战,如数据隐私、算法偏见和可解释性问题,并提出了相应的解决策略。 ####
|
30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】
42 7
|
2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
人工智能与机器学习在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第3天】人工智能与机器学习在医疗诊断中的应用
40 3
|
2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。
87 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

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI