人工智能平台PAI产品使用合集之已经通过自定义镜像部署了一个模型,想要上传并导入其他模型,该如何操作

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:stable difussion部署完成后,上传不了模型,但是上传图片没有问题,这是怎么回事?

上传的文件大小也小于在5GB,可就是总是在右下角显示上传失败。



参考答案:

在PAI-EAS中,如果你已经通过自定义镜像部署了一个模型,想要上传并导入其他模型,你可以按照以下步骤操作:

1. 创建新的服务:首先,你需要在PAI-EAS控制台上创建一个新的服务。在创建服务时,你可以选择使用相同的自定义镜像,因为这个镜像已经包含了你的模型训练和推理环境。

2. 更新模型代码:在你的自定义镜像中,你需要修改模型加载的部分,使其能够根据配置或参数加载不同的模型。你可能需要在代码中添加一些逻辑来判断并加载不同的模型文件。

3. 更新模型文件:在EAS控制台,你可以将新的模型文件(如权重、配置文件等)上传到服务的文件系统中。这通常可以通过EAS的文件管理功能或者在服务启动时通过脚本从外部源下载完成。

4. 部署新服务:完成上述步骤后,你可以部署这个新服务。这样,你就有了一个可以加载不同模型的服务。

5. 调用服务:在调用服务时,你可能需要传递一个参数来指示服务加载哪个模型。这取决于你在代码中如何实现模型选择的逻辑。

注,此答案收集于阿里云通义大模型。



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问题二:机器学习PAI分数归一化的作用是什么啊?

机器学习PAI分数归一化的作用是什么啊?



参考答案:

不做归一化,u2i的list就会有热门的trigger支配



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问题三:想请教下机器学习PAI swing-1.0.jar 分数用归一化分数还是原始分呢?

想请教下机器学习PAI swing-1.0.jar 分数用归一化分数还是原始分呢?我用归一化分数离线效果不太好~可调参数已经一样了,这个推荐用归一化分数还是原始分数啊?



参考答案:

这两个分数的顺序都一样的,不影响hitrate



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问题四:想问下机器学习PAI 这两个jar包 swing-1.0.jar,这时是追加写还是覆盖写的啊?

"想问下机器学习PAI 这两个jar包 swing-1.0.jar,simrank_plus_plus-1.0.jar

同一个输出表,同一个分区

不同的的任务是追加写还是覆盖写啊?我是指多个任务,输出都同一个表,同一个分区

这时是追加写还是覆盖写的啊?"



参考答案:

启动一个任务的多个worker 同时写一个分区,是追加。

多个任务写一个分区,那就乱了



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问题五:机器学习PAI mind会不同用户有不同的兴趣数吗?

机器学习PAI mind会不同用户有不同的兴趣数吗?



参考答案:

应该是和batch sample 里面的最大的seq_lens 相关



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