人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
MAE 自监督算法介绍和基于 EasyCV 的复现
自监督学习（Self-Supervised Learning）能利用大量无标注的数据进行表征学习，然后在特定下游任务上对参数进行微调。通过这样的方式，能够在较少有标注数据上取得优于有监督学习方法的精度。近年来，自监督学习受到了越来越多的关注，如Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是未来的大势所趋。在CV领域涌现了如SwAV、MOCO、DINO、MoBY等一系列工作。MAE是kaiming继MOCO之后在自监督学习领域的又一力作。首先，本文会对MAE进行解读，然后基于EasyCV库的精度复现过程及其中遇到的一些问题作出解答。
贾扬清领衔，阿里多人入选全球人工智能最具影响力学者榜单
近日，2022年度人工智能最具影响力学者榜单正式发布，在21个AI子领域中，阿里云计算平台负责人贾扬清等10名阿里科学家成功入选。其中，贾扬清在多媒体领域排名第一。
混合循环发电场输出电力预测
前言 机器学习很多时候在工业场景下也会有非常好的应用。本次实验，我们就会以一个综合循环发电厂的发电数据来展示机器学习是如何应用到工业生产的实际场景中的。 本实验数据采集自 UCI 机器学习数据集中的 混合发电厂数据。
CTR中的GBDT+LR 融合方案_副本
实现GBDT与LR的融合<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />
TextClassify_01_filter_stop_words
在 PAI 平台上使用组件完成文本分类任务<br />数据源:Internet<br />数据大小:94.6 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,JOIN,增加序号列,类型转换,合并列<br />
yonghuahuaxiang
基于用户画像和消费行为的商品推荐<br />数据源:购物数据<br />数据大小:184 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:归一化,过滤与映射,SQL脚本,缺失值填充,读数据表,JOIN,类型转换<br />
【图算法】金融风控实验_997
jjljljlkjlj<br />数据源:<br />数据大小:896 B<br />字段数量:3<br />使用组件:SQL脚本,读数据表,JOIN<br />
【推荐算法】商品推荐_1450
测试一下功能<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />
【AI大模型面试宝典五】- 基础架构篇
【AI大模型面试宝典】深入解析归一化技术：LayerNorm、RMSNorm原理与应用，Pre-norm vs Post-norm对比，助力掌握大模型训练稳定与加速收敛核心要点。高频考点+实战解析，轻松拿下offer！点赞关注，持续更新～ #大模型面试 #归一化
企业级推荐开发平台 PAI-Rec
本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。
多模态大模型活动 | 使用 PAI×LLaMA Factory 搭建文旅问答机器人
LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架，GitHub 星标超过3万。本次活动通过 PAI×LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，快速搭建文旅领域知识问答机器人，期待看到您与 AI 导游的创意对话！
【KDD2024】面向集群整体作业运行变慢的异常检测
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与浙江大学合作的论文《Cluster-Wide Task Slowdown Detection in Cloud System》被数据挖掘领域顶会ACM SIGKDD2024接收。论文从新的视角分析云计算平台集群健康状态，实现了基于神经网络的集群作业整体变慢异常定向检测，与SOTA异常检测算法相比平均提升F1 score 5.3%。
人工智能平台PAI使用问题之如何指定线上分区表的分区格式
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。
人工智能平台PAI使用问题之如何在阿里云服务器上搭建自己的人工智能
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。
人工智能平台PAI使用问题之如何在MaxCompute上使用Protobuf处理数据
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。
人工智能平台PAI使用问题之一直显示"正在等待在云端的gateway资源"，该如何处理
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。
人工智能平台PAI使用问题之分箱指的是什么
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人工智能平台PAI使用问题之如何实现数据在MaxCompute中是永久的
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妙笔生词与网易天音：写歌词的优势对决
妙笔生词(veve522)与网易天音在歌词创作中各具优势。妙笔擅长专业韵律，个性化定制；网易天音倚靠技术与市场资源，创造流行趋势并勇于创新。两者满足不同创作风格与需求。
妙笔生词智能写歌词软件：创新助力还是艺术之殇？
妙笔生词智能写歌词软件(veve522)提供便捷高效的灵感框架，适应多种音乐风格，但可能缺乏情感深度。作为辅助工具，它能与人类创造力结合，激发更多音乐作品。该软件是科技与艺术融合的尝试，旨在助力音乐创作的多元化。
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
人工智能平台PAI产品使用合集之在执行shade打包后遇到“类找不到”的错误，是什么原因
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。
人工智能平台PAI产品使用合集之如何配置工作空间存储路径
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人工智能平台PAI产品使用合集之save_summary_steps这个配置项我设置了值为50，为什么还是1000个step才记录一次summaries
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。
人工智能平台PAI产品使用合集之如何设置DCluster参数
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人工智能平台PAI产品使用合集之多目标模型eval比较耗时间，该如何优化
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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
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人工智能平台PAI产品使用合集之在使用行调用时遇到一直卡在ps job的问题，并且无法在DataWorks上查看到相关日志，是什么导致的
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人工智能平台PAI产品使用合集之如何在odps上启动独立的任务
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人工智能平台PAI产品使用合集之如何删除oss路径上特定的模型
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人工智能平台PAI产品使用合集之设置了7个特征，但在最后生成的数据表中只包含了6个id_feature的特征，是什么导致的
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人工智能平台PAI产品使用合集之本地离线预测可以支持多张卡吗
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人工智能平台PAI产品使用合集之Stable Diffusion如何部署
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人工智能平台PAI操作报错合集之在ODPS的xxx_dev项目空间调用easyrec训练，需要访问yyy项目空间的OSS，出现报错，是什么导致的
阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台，旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时，可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
人工智能平台PAI操作报错合集之遇到报错：PANGU_FILE_NOT_FOUND？如何解决
阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台，旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时，可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI中的sample_weight怎么加在样本中
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人工智能平台PAI产品使用合集之ev必须在特定的scope下定义吗
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人工智能平台PAI 操作报错合集之pyalink 1.6.1StreamOperator.fromDataframe(out_df, out_schema_str)之后直接连kafka sink会报下面的错误如何解决
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人工智能平台PAI 操作报错合集之机器学习PAI把SequenceFeature直接送入BST模块，但发现未配置sequence_combiner会报错，如何解决
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