盘古大模型

 

盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

 
 

    预测大模型 更多内容
  • 在推理生产环境中部署推理服务

    在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

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  • 联邦预测作业管理

    联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题: 计算节点API

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  • 选择标签列

    选择标签列 创建预测分析项目后,需要选择数据标签列及标签列数据类型。在预测分析“数据标注”页面,可预览数据并完成标签列以及标签列数据类型选择,当前由于特征筛选算法限制,标签列必须是数据集的最后一列。模型训练将会使用全部数据训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 执行实时预测作业

    执行实时预测作业 执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页,单击“模型部署”,开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写要预测的“

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    ,如图8所示,例如模型应用节点和回归评估节点。 图6 右键选择展示运行结果 图7 无运行结果 图8 有运行结果 Step2 使用模型进行预测 模型建立完成后,使用已经保存好的模型和餐厅预测数据,可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下, 双击打开销售销量预测, 如图9所示。 图9

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  • 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务

    使用模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入AI应用管理时,需要支持动态调整租户

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  • 概述

    概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前 TICS 支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计算

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  • 查看在线服务详情

    序、公共配置和模型相关的参数信息。 预测 可对运行中状态的在线服务进行预测,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果。 配置更新记录 展示配置相关记录。 单击配置记录前方的可查看该记录下详细的模型信息,包括模型名称、版本、分流、计算节点规格和计算节点个数。 排序模型更新记录 展示

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  • 评估模型

    版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下

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  • 关联预测算法(Link Prediction)

    关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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  • 查看批量服务预测结果

    录,可以获取批量服务预测结果,包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功,目录下有预测结果文件和AI应用预测结果;若预测失败,目录下只有预测结果文件。 预测结果文件:文件格式为“xxx.manifest”,里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出: 当输入为

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  • 创建分子属性预测作业

    创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 成本和使用量预测

    成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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  • 多层感知机预测(PyTorch)

    predict_data_url predict_data_url为保存预测结果的obs文件夹路径 输出 参数 参数说明 train_url train_url为模型训练结果保存的obs文件夹路径,用于保存输出模型文件。例如“obs://test/train_out/” 参数说明 参数

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  • 执行批量预测作业

    在“联邦预测”页面批量预测Tab页,查找待执行的作业,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写“分类阈值”,勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征,联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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  • 方案概述

    函数工作流 :用于实现调用销量预测服务的业务逻辑,完成模型的自动部署。 销量预测服务:提供分时销量预测服务,可灵活调整预测时间点,根据历史销量、商品属性、促销活动等基础信息训练得到准确的预测模型。 方案优势 行业化建模经验 内置社区团购类销量预测行业化建模经验,有效提高模型预测准确率。 降本增效

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  • 在模型广场查看模型

    Studio模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型,单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。

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  • 在线服务预测报错MR.0105

    从上图报错日志判断,预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示,append方法中缺少必填参数,修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码,给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明,请参考模型推理代码编写说明。

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  • 部署上线

    下面的测试,是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面,选择目标项目,进入“部署上线”界面,选择状态为“运行中”的服务版本,在“服务测试”的“代码”区域,输入调试代码。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧

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