如何配置异步推理场景的自动扩缩容
系统可以通过监控队列中积压的数据数量来实现推理服务的自动扩缩容，从而有效地控制推理服务实例的数量。本文为您介绍如何为推理服务配置自动扩缩容。
MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
猜你喜欢推荐场景的引擎配置单案例
为了帮助用户全面了解一个推荐场景如何配置引擎配置单，本文以猜你喜欢场景为例介绍召回、过滤、特征加载、精排和重排的基础配置，以及如何配置在线数据源Hologres和FeatureStore。
如何用PAI-Rec建设一个详情页相关推荐场景
在使用PAI-Rec的推荐算法定制的过程中，我们可以应用召回模型产出的数据用来作为详情页相关推荐的数据。利用用户分组热门召回（UserGroupHotRecall）、全局热门召回（UserGlobalHotRecall），作为全局推荐数据的补全数据。也可以使用Spark、Flink等系统中产出i2i和热门数据作为召回数据，只要数据符合PAI-Rec引擎的召回格式即可。
目前酷应用已经成熟的场景有哪些？智能机器人的机器学习有开源吗？还是已经提供了一些成熟机制？
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新场景 + 新应用，Flink 在机器学习领域的生产落地
人工智能与机器学习被称为未来十大科技之一。随着全球移动互联网和物联网的发展，机器学习和 AI 相关技术的应用范围越来越广，而这背后都离不开数据与算力的强大支撑。企业如何借助 Apache Flink 强大算力为机器学习应用赋能？业界有哪些 Flink 机器学习的落地实践？ 12月13日-15日，Flink Forward Asia 2020 机器学习专场，聚焦 Apache Flink 在机...
海量数据场景下机器学习模型训练方案
实际处理和解决机器学习工程化问题过程中，我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐，CTR预估，Lookalike营销等，当有上亿条数据，上千上万维特征，这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别，那么该如何基于海量数据来训练模型呢？ 增量学习与特征选择 增量学习 增量学习即使用小batch的数据中进行学习（有时候也称为online learning）是这种学习方式的核心，....
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