人工智能平台PAI使用问题之如何使用split和hitrate

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型训练 PAI-DLC,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的 split和hitrate 怎么使用?

机器学习PAI的 split和hitrate 怎么使用?



参考答案:

用split的代码,可以放到oss之类的,然后在mc正常调tf那样用。pai的文档上有调tf的方法



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586381



问题二:我们没有使用机器学习PAI-Designer,可以自己写代码实现吗?

我们没有使用机器学习PAI-Designer,可以自己写代码实现吗?



参考答案:

train,export,split,predict(产出embedding),hitrate,(计算结果到item level) 这些easyrec代码都包括了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586380



问题三:机器学习PAI召回模型 (比如 DSSM或者MIND)有更详细的使用文档吗?

机器学习PAI召回模型 (比如 DSSM或者MIND)有更详细的使用文档吗?

比如训练后怎样导出嵌入等



参考答案:

https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/dssm-vector-recall?spm=a2c4g.11186623.0.i3 可以看这个 ,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586379



问题四:请教个机器学习PAI问题~如果我想只训练一段时间的数据,有什么办法可以只补这段时间数据而不跑调度?

请教个机器学习PAI问题~如果我想只训练一段时间的数据,有什么办法可以只补这段时间数据而不跑调度?



参考答案:

临时表名拼上yyyymmdd



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586378



问题五:机器学习PAI中,我是直接下载的某些events,,这个请求有费用吗?

机器学习PAI中,我是直接下载的某些events,,这个请求有费用吗?



参考答案:

这个基本可以忽略,非公网流量我记得是不收费的,下载可以用同region的ecs下载,用internal的endpoint ,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586374

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
|
11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!
|
6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)。
|
21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。
50 0
|
24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。
|
13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】
34 7
|
1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
|
13天前
|
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
23 3
|
1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。
70 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
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能的未来:从机器学习到深度学习的演进
【10月更文挑战第8天】人工智能的未来:从机器学习到深度学习的演进
26 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】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
【果蔬识别系统】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。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
45 0
【果蔬识别系统】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

相关产品

  • 人工智能平台 PAI