人工智能平台PAI产品使用合集之选择使用Hologres作为在线特征存储,响应延时大概在多久

本文涉及的产品
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
模型训练 PAI-DLC,100CU*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:在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储,在线获取特征的响应延时大概什么样?

在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储,在线获取特征的响应延时大概是什么样子的,有相关数据吗?



参考答案:

这个和一次取的特征量大小有关系,一般的情况下都可以在 10ms 内完成,推荐场景特征数特别多的情况下一般 15ms 能完成。这个开通后在控制台的 select_p99 可以看到对应的取特征耗时。



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问题二:人工智能未来会如何发展?

现在的AI还不能很好的写代码,想完全替代业务需求真的很难



参考答案:

人工智能(AI)在未来的发展是一个复杂且多面向的话题。虽然当前的AI在写代码方面还存在一定的局限,但这并不意味着AI在业务需求方面无法取得进展。以下是对AI未来可能发展的几个方面的探讨:

技术突破与算法优化:随着技术的不断进步,AI的算法和模型将不断优化,提升其在代码编写、业务逻辑理解等方面的能力。深度学习、强化学习等技术的发展,将进一步推动AI在复杂业务场景中的应用。

数据质量与数量:AI的性能在很大程度上依赖于数据的质量和数量。随着大数据技术的不断发展,越来越多的高质量数据将被用于训练AI模型,从而提升其性能。

跨领域融合:AI将与更多的领域进行融合,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种跨领域的融合将使得AI在处理复杂业务需求时更加得心应手。

定制化与个性化:未来的AI将更加注重个性化和定制化服务。通过深入了解用户需求和业务特点,AI将能够提供更符合实际需求的解决方案。

安全与伦理:随着AI技术的广泛应用,其安全性和伦理问题将受到越来越多的关注。未来的AI发展将更加注重数据隐私保护、算法公平性和透明性等方面。

尽管当前的AI在写代码方面还存在一定的局限,但随着技术的不断进步和优化,未来AI有可能在代码编写和业务需求方面取得更大的突破。同时,我们也需要关注到AI发展的潜在风险和挑战,并积极寻求解决方案。

总之,人工智能未来的发展将是一个持续创新、不断优化和跨界融合的过程。虽然目前还存在一些挑战和限制,但随着技术的进步和应用场景的拓展,AI有望在更多领域发挥重要作用。



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问题三:机器学习PAI Alink的在线学习组件支持LSTNet模型吗?

机器学习PAI Alink的在线学习组件支持LSTNet模型吗?



参考答案:

根据我所了解的信息,机器学习PAI Alink的在线学习组件目前并不直接支持LSTNet模型。PAI Alink主要提供了一系列的机器学习算法和组件,用于处理大规模的数据集和构建机器学习模型。然而,它可能不包含所有可能的机器学习模型,包括一些特定的深度学习模型如LSTNet。

LSTNet(Long Short-Term Memory Networks with Time-Lag Embeddings)是一种结合了长短期记忆(LSTM)网络和时间滞后嵌入(Time-Lag Embeddings)的深度学习模型,适用于时间序列预测任务。它能够捕获序列中的长期依赖关系并考虑不同时间步之间的相关性。

如果你希望在PAI Alink中使用类似LSTNet的模型进行时间序列预测,你可能需要寻找其他适合的深度学习框架或工具来实现该模型。另外,你也可以考虑在PAI Alink的基础上进行自定义开发,添加对LSTNet模型的支持。

需要注意的是,机器学习领域的模型和技术在不断发展,未来PAI Alink可能会增加对更多模型的支持,包括LSTNet等深度学习模型。因此,建议持续关注PAI Alink的更新和文档,以获取最新的功能和模型支持信息。



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问题四:机器学习PAI pyalink1.13只能在flink1.13的集群中运行?

机器学习PAI pyalink1.13只能在flink1.13的集群中运行?



参考答案:

是的,要在对应的版本运行



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问题五:机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值?

机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值?

LSTNetPredictBatchOp类型的变量存的是下面的数据

pred1

{"data":{"ts":["2021-12-04 00:00:00.0"],"metrics":["0.26510030031204224 0.7800503969192505"]},"schema":"ts TIMESTAMP,metrics VECTOR"}



参考答案:

可以使用这个组件 https://alinklab.cn/manual/jsonvaluebatchop.html



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