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

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
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
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PAIauc的计算这个样本空间是不是就不生效了啊?


机器学习PAI设置了task_space_indicator_label,但是在eval的时候,auc的计算这个样本空间是不是就不生效了啊?我看这个好像只用在loss处?


参考回答:

你说得没错啊,这个 task_space_indicator_label 只在计算loss的时候生效,计算metric时不生效


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580774



问题二:机器学习PAI最后生成的数据表中,是不包含raw_feature的,只有六个的特征吗?


机器学习PAI最后生成的数据表中,是不包含raw_feature的,我设置了7个特征,最后生成的features中,只有六个id_feature的特征?


参考回答:

不会的,你 fg.json 配置对了,就会生成


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580770



问题三:机器学习PAI中72b模型不是要a100么, 难道能直接给出不同参数的同义么?


机器学习PAI中72b模型不是要a100么, 难道能直接给出不同参数的同义么?推理qps10,一个月的价格么


参考回答:

阿里云机器学习PAI平台提供了多种不同的实例规格,包括72b型号。关于是否支持a100显卡的问题,由于未在提供的材料中看到相关信息,所以无法确定。 其价格因所选的实例规格、计费方式以及使用时间等因素的不同而有所差异。

具体地,您可以前往机器学习PAI DSW页面查看定价详情和计费规则,因为计费的时间起点是DSW实例开始运行的时间,计费的时间终点是DSW实例停止运行的时间。若您更新了DSW实例的资源规格并提交了更新,将会按照新的规格进行计费。此外,PAI平台支持预付费(包年包月)和后付费两种开通方式,它们各自的计费规则也是不同的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577070



问题四:机器学习PAI这是main.py的源码?是不是我要对源码进行一些改造?


机器学习PAI这是main.py的源码?是不是我要对源码进行一些改造?


参考回答:

这个你单独写,用tf的方式写就行了 不需要动easyrec的代码 我的意思就是额外用tf写一个eval的任务,用上面的方式启动起来,它就能监控training的任务有没有生成新的ckpt,生成了就做一次eval,最后可以在tensorboad里看结果


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/580097



问题五:机器学习PAI这两个是相同的镜像吧?


机器学习PAI这两个是相同的镜像吧?

为什么建议的和文档要求的不一样呢?


参考回答:

对的,这块已经修改了应该是线上还没发布cd 。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/579646

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
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
机器学习模型中特征贡献度分析:预测贡献与错误贡献
本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系,并引入两个关键概念:预测贡献度和错误贡献度。
338 3
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
谷歌提出视觉记忆方法,让大模型训练数据更灵活
谷歌研究人员提出了一种名为“视觉记忆”的方法,结合了深度神经网络的表示能力和数据库的灵活性。该方法将图像分类任务分为图像相似性和搜索两部分,支持灵活添加和删除数据、可解释的决策机制以及大规模数据处理能力。实验结果显示,该方法在多个数据集上取得了优异的性能,如在ImageNet上实现88.5%的top-1准确率。尽管有依赖预训练模型等限制,但视觉记忆为深度学习提供了新的思路。
27 2
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
48 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
揭秘机器学习背后的神秘力量:如何高效收集数据,让AI更懂你?
【10月更文挑战第12天】在数据驱动的时代,机器学习广泛应用,从智能推荐到自动驾驶。本文以电商平台个性化推荐系统为例,探讨数据收集方法,包括明确数据需求、选择数据来源、编写代码自动化收集、数据清洗与预处理及特征工程,最终完成数据的训练集和测试集划分,为模型训练奠定基础。
58 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
“探秘机器学习的幕后英雄:梯度下降——如何在数据的海洋中寻找那枚失落的钥匙?”
【10月更文挑战第11天】梯度下降是机器学习和深度学习中的核心优化算法,用于最小化损失函数,找到最优参数。通过计算损失函数的梯度,算法沿着负梯度方向更新参数,逐步逼近最小值。常见的变种包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降,各有优缺点。示例代码展示了如何用Python和NumPy实现简单的线性回归模型训练。掌握梯度下降有助于深入理解模型优化机制。
30 2
|
3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
|
3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。
101 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
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
探索机器学习:从数据到决策
【9月更文挑战第18天】在这篇文章中,我们将一起踏上一段激动人心的旅程,穿越机器学习的世界。我们将探讨如何通过收集和处理数据,利用算法的力量来预测未来的趋势,并做出更加明智的决策。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新的视角和思考方式。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)
本文介绍了使用EM算法对人脸数据进行降维的机器学习作业。首先通过加载ORL人脸数据库,然后分别应用SVD_PCA、MLE_PCA及EM_PCA三种方法实现数据降维,并输出降维后的数据形状。此作业展示了不同PCA变种在人脸数据处理中的应用效果。
35 0
|
3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。
65 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

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI