问题一：PAI怎么申请试用？这貌似要收费。
PAI怎么申请试用？这貌似要收费。
参考答案：
按量计费，是后付费的，不做pai的算法训练不收费。
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问题二：如何才能在阿里云服务器搭建自己的人工智能
如何才能在阿里云服务器搭建自己的人工智能？搭建服务器的时候需不需要把服务器选择在香港，因为国内用户登陆不了OPENAI。如何训来自己的大模型，为我们的生活工作提供更多的帮助。成为人工智能的先进分子，为阿里大模型训练出一份微薄之力。
参考答案：
要在阿里云服务器上搭建自己的人工智能，可以遵循以下步骤：
1、准备数据：首先，需要准备用于训练人工智能模型的数据。将数据上传到阿里云服务器上，以便进行后续的处理和分析。
2、选择合适的工具和框架：选择适合自己的人工智能工具和框架，例如TensorFlow、PyTorch等。这些工具和框架可以帮助您构建、训练和部署人工智能模型。
3、安装必要的软件和依赖：根据您选择的人工智能工具和框架，安装必要的软件和依赖。这些软件和依赖包括开发环境、编程语言、库文件等。
4、构建人工智能模型：使用您选择的人工智能工具和框架构建人工智能模型。这可以通过编写代码、训练模型、调整参数等方式完成。
5、部署人工智能模型：将构建好的人工智能模型部署到阿里云服务器上。这可以通过配置服务器、安装必要的软件和依赖、运行模型等方式完成。
6、测试和优化人工智能模型：在阿里云服务器上测试和优化人工智能模型，以确保其性能和准确性达到预期要求。
7、管理和维护阿里云服务器：管理和维护阿里云服务器，以确保其稳定运行和安全性。这包括监控服务器性能、定期备份数据、更新安全补丁等。
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问题三：机器学习PAI这种在线学习的算法是把从评估结果来看，是把负样本没学进去吗？
机器学习PAI这种在线学习的算法是把从评估结果来看，是把负样本没学进去吗？
参考答案：
在线学习算法在处理负样本方面可能会有一些挑战。在传统的批量学习中，我们通常会有足够多的正负样本来进行模型训练。然而，在线学习中，我们只能看到一部分数据，而且这些数据通常是随着时间变化的。这意味着我们可能没有足够的负样本来学习模型的决策边界。
为了解决这个问题，我们可以使用负采样（negative sampling）的方法。负采样的基本思想是从大量的负样本中随机选择一部分作为训练数据。这样可以减少计算量，同时也能保证模型能够学习到足够的负样本信息。
然而，负采样也有一些缺点。首先，它可能会引入一些噪声，因为选择的负样本可能并不具有代表性。其次，如果负样本的数量远远大于正样本，那么负采样可能会使模型过度关注负样本，从而影响模型的性能。
因此，在使用在线学习算法时，我们需要根据具体的问题和数据来选择合适的方法来处理负样本。
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问题四：机器学习PAI 用flink1.14，可以玩Alink吗？
机器学习PAI 用flink1.14，可以玩Alink吗？
参考答案：
如果要在Flink 1.14上开发机器学习PAI，可以使用与Flink 1.14兼容的Alink版本。Alink是阿里巴巴自主研发的Flink SQL引擎，具有更多的特性和更高的性能。Alink除了支持Flink SQL外，还支持流批一体化、动态表和旁路表等特性。
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问题五：机器学习PAI HybridBackend 支持tf2吗？我看文档里都是tf1.15的。
机器学习PAI HybridBackend 支持tf2吗？我看文档里都是tf1.15的。
参考答案：
目前还没有基于tf2.x的实践, 你们可以自己用源码编译的方式尝试一下
https://github.com/DeepRec-AI/HybridBackend/blob/main/BUILD.md
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