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 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解(图文解释)

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后,特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说,进行特征工程,要先从总体上理解数据,必要时可通过可视化来帮助理解,然后运用领域知识进行分析和联想,处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助,还需要通过预测结果来对比....

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解(图文解释)
文章 2023-11-01 来自:开发者社区

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2

三、降维方法常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影、MDS多维缩放、流行学习。1.线性判别分析(LDA)线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2
文章 2023-11-01 来自:开发者社区

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

一、特征工程有哪些?特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

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