使用特征平台对文本特征进行实时离线LLM Embedding并训练上线-人工智能平台 PAI-阿里云
在机器学习特征工程中,文本字段无法直接用于模型训练,需要先通过大模型提取Embedding向量后再进行使用。例如商品评价文本、用户评论内容等,通过文本Embedding可以将其转换为固定维度的向量表示,用于相似度计算、语义检索和推荐召回等场景。本文档介绍如何通过特征平台实现文本Embedding的离线和实时提取,以及后续的模型训练和上线全流程。
FeatureStore概述
FeatureStore作为PAI产品中心化的数据管理和共享平台,用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。FeatureStore可以方便地向多人、多团队共享特征,保证离线在线特征数据的一致性,并提供高效的在线特征访问。
特征平台与, 特征生产
目前在特征平台(FeatureStore)中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度,通过将特征生产中通用常见的功能固定下来,通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
使用Designer离线批量预测模型
对实时性要求不高的业务场景,可以使用模型对数据集进行周期性的批量离线预测。Designer提供了支持离线预测的完整功能。本文为您介绍如何在Designer平台进行离线批量预测。
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麻烦问下 我使用 机器学习PAI平台上的 算法自定义 python 组件进行模型训练时,涉及到第三方库的导入 每次进行训练的时候大量时间都花费在倒库上了,请帮忙看下有什么方式能解决这个问题?
阿里云机器学习平台PAI-AI行业插件-视觉模型平台OCR模型训练使用简明教程
1、创建实例2、数据准备1.创建数据集2.标注3.创建任务4.开始训练5.训练完成
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