阿里云文档 2024-06-17

ACCL库安装方法

ACCL(Alibaba Collective Communication Library)是阿里云自研的,基于NCCL(Nvidia Collective Communication Library)开发的集合通信库。它结合阿里云自身网络特点以及丰富的大模型任务通信调优经验,可为客户任务提供更高的通信性能,并且具备一定的故障诊断和自愈能力。本文为您介绍ACCL的主要特性和安装方法。

阿里云文档 2024-05-08

在不同类型的设备中安装Blade的方法

Blade的安装包包括了Wheel包和SDK。在CPU和CUDA环境,您需要安装Wheel包进行模型优化,安装SDK部署模型推理。而在端侧设备中,您只需要安装Wheel包进行模型优化即可,Blade完成优化后直接输出MNN模型,您可以使用MNN部署模型推理。本文详细介绍如何在不同类型的设备中分别安装Blade。

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阿里云文档 2024-04-30

PAI文本生成方法

阿里云PAI提供智能文创解决方案,帮助您快速搭建囊括模型离线训练、离线预测和在线部署的端到端全链路构建流程。旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息,实现各类文本生成任务,包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案生成、问题生成、作文生成和古诗生成等。

阿里云文档 2024-02-19

高斯混合模型训练组件的配置方法

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)表示在总体分布中包含K个高斯子分布的概率模型。您可以使用高斯混合模型训练组件实现模型分类。本文为您介绍高斯混合模型训练组件的配置方法。

阿里云文档 2024-01-30

WorkQueue的调用格式、参数及其提供的方法

在大规模分布式异步训练中,您可以使用WorkQueue进行弹性数据切分,以缓解长尾效应,从而降低模型训练所需的时间。本文介绍WorkQueue的调用格式、参数及其提供的方法。同时,以文件数据源和MaxCompute表数据源为例,介绍实现数据切分的经典示例。

文章 2023-03-07 来自:开发者社区

结合基于规则和机器学习的方法构建强大的混合系统

经过这些年的发展,我们都确信ML即使不能表现得更好,至少也可以在几乎所有地方与前ML时代的解决方案相匹配。比如说一些规则约束,我们都会想到能否把它们替换为基于树的ml模型。但是世界并不总是黑白分明的,虽然机器学习在解决问题上肯定有自己的位置,但它并不总是最好的解决方案。基于规则的系统甚至可以胜过机器学习,特别是在可解释性、健壮性和透明度至关重要的领域。基于规则的系统基于规则的系统是通过预定义规则....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

大数据与机器学习:实践方法与行业案例.1.3 应用系统

1.3 应用系统 前面已经为数据定义了三种基本形态,并认识了各种数据平台。从图1-1中还可以看到,原始数据主要是由应用系统产生的。作为数据的源头,我们有必要从数据的角度重新认识应用系统。 从数据角度看,应用系统可以分为两类:业务驱动的应用系统和数据驱动的应用系统,如图1-18所示。   图1-18 应用系统的分类 业务驱动的应用系统侧重于业务逻辑的处理,数据是业务逻辑运行的直接结果,它不...

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