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。
阿里云的机器学习平台提供了名为"文本分类"的服务
阿里云的自然语言处理(NLP)服务也提供了类似的功能。具体来说，阿里云的机器学习平台提供了名为"文本分类"的服务，可以通过API的方式接收一段文本，返回与关键词相关的标签。 以下是使用阿里云NLP服务的步骤： 注册并登录到阿里云控制台。 在控制台中找到并进入"机器学习"服务。 在"模型和服务"...
在PAI-EAS（阿里云机器学习平台扩展智能计算服务）上使用存储在NAS中的模型
要在PAI-EAS（阿里云机器学习平台扩展智能计算服务）上使用存储在NAS中的模型，您需要确保以下几点： NAS挂载：首先，确保您的NAS已成功挂载到PAI-EAS实例。您可以在PAI控制台的"数据存储"中配置NAS挂载选项，确保正确设置了NAS的路径和挂载点。 模型路径设置...
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