人工智能平台PAI产品使用合集之对于有多个raw_feature,如何进行区分

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3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离线过 fg 是什么意思?离线训练的时候吗?


机器学习PAI离线过 fg 是什么意思?离线训练的时候吗?


参考回答:

离线训练之前做的,因为有那些交叉统计特征是通过 lookup feature 计算出来的,所以需要先算出来,再训练


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580113



问题二:机器学习PAI好几个raw_feature 怎么进行区分呢?


机器学习PAI好几个raw_feature 怎么进行区分呢?


参考回答:

在机器学习PAI中,对于有多个raw_feature的情况,可以通过以下步骤进行区分:首先,在EasyRec的配置文件中找到相应的特征定义部分。原始特征通常是在input或feature字段中定义的。然后,可以根据业务需求和数据特点为每个raw_feature设置不同的处理方式,如归一化、编码等。最后,通过模型训练和评估,观察不同raw_feature对模型性能的影响,进一步调整和优化模型。在整个过程中,需要密切注意数据的质量和特征选择,以确保模型的准确性和泛化能力。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580772



问题三:机器学习PAI看了下有weight的字段,但是好像只能设置成固定值?怎么读取输入样本的字段?


机器学习PAI看了下有weight的字段,但是好像只能设置成固定值?怎么读取输入样本的字段?


参考回答:

一个tower的task_space_indicator_label: 'treat', in_task_space_weight: 1.0, out_task_space_weight: 0.0,另一个tower的task_space_indicator_label: 'treat', in_task_space_weight: 0.0, out_task_space_weight: 1.0

https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/reference.html


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582130



问题四:机器学习PAI基于sd 训练的脚本 改成训练大模型的网络比如小点的1.3B的 一般可以跑起来吗?


机器学习PAI基于sd 训练的脚本 改成训练大模型的网络比如小点的1.3B的 一般可以跑起来吗?你们有跑通的例子参考吗?


参考回答:

一段时间以前用dynamo + disc backend 跑过 llama7b finetune,但效果不是很好,主要受限于 dynamo 没有办法 trace collective ops


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582107



问题五:机器学习PAI后续会更新dsw的huggingface镜像吗?


机器学习PAI后续会更新dsw的huggingface镜像吗?利用oss真的太麻烦了


参考回答:

按照位置区分


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https://developer.aliyun.com/ask/579639

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