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。
部署写真相机方案并调用接口生成AI写真-人工智能平台 PAI-阿里云
写真相机方案实现了自动化训练用户专属的LoRA模型，并利用LoRA模型和模板图片生成用户个性化的写真照片。模型在线服务（EAS）是PAI提供的模型服务平台。该方案定义了一套算法流程，可以部署为EAS模型在线服务，并提供了相关的调用接口，用于实现AI写真。本文为您介绍如何部署相关的EAS模型在线服务并调用接口实现AI写真。
基于MaxCompute+PAI的用户增长方案实践-云原生大数据计算服务 MaxCompute-阿里云
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在数据驱动时代，A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在当今数据驱动的时代，机器学习项目在各个领域中发挥着越来越重要的作用。而在实施这些项目的过程中，A/B 测试是一种非常有效的方法，可以帮助我们评估不同方案的效果，从而做出更明智的决策。本文将深入探讨 A/B 测试在机器学习项目中的应用。 一、A/B 测试的基本概念 A/B 测试是一种比较不同版本或策略效果的实验方法。它将用户随机分成两组或多...
机器学习PAI做AI应用，让模型同时支持英文、中文、阿拉伯语等小语种，有什么好的方案？
机器学习PAI做AI应用，让模型同时支持英文、中文、阿拉伯语等小语种，同时支持1000万的上下文token，响应延迟低，减少幻觉问题。请教一下各位专家，有什么好的方案？之前用GPT、Mistral等模型，成本尽量低，最好可以根据业务弹性伸缩，日常请求token按亿级估算
请问机器学习PAI对大量lookup特征进行分箱最好的方案是什么？
问题1：请问机器学习PAI对大量lookup特征进行分箱最好的方案是什么？问题2：这个是按列来分箱对吧，但每个样本的lookup特征，在fg前是key-value格式， 在fg之后又都聚合成了一列，一般应该在fg之前还是之后分箱？
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