人工智能平台 PAI原理应用的相关内容

阿里云文档 2025-03-31

NL2SQL应用流

本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“NL2SQL”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息，将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型，生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码，并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库，开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发，从而满足特定场景的需求。

阿里云文档 2025-03-13

EAS（Elastic Algorithm Service）是PAI为在线推理场景提供的模型在线服务，为自动化部署和应用LLM大语言模型提供了一键式解决方案。通过EAS，您可以轻松部署多种开源大模型服务应用，同时支持标准部署、加速部署：BladeLLM和加速部署：vLLM三种部署方式，使用加速部署，您可以体验到高并发和低延迟的技术优势。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用LLM大语言模型，以及...

阿里云文档 2025-01-10

通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用

多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能够同时处理多种模态的数据，将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合，从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用，获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。

阿里云文档 2024-11-28

通过DSW提交Spark应用

交互式建模（DSW）是PAI产品的云端机器学习开发IDE，支持多种语言及开发环境。您可以在DSW实例中连接云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群，并通过其集成的Notebook、Terminal等开发环境编写PySpark脚本，提交Spark作业。本文为您介绍通过DSW实例提交Spark作业的具体操作步骤。

文章 2024-11-19 来自：开发者社区

探索机器学习中的深度学习模型：原理与应用

本文旨在介绍深度学习作为机器学习的一个重要分支，其基本原理、常见模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer等）以及在实际应用中的案例，如图像识别、自然语言处理等。内容片段：深度学习基础：简述机器学习与深度学习的关系，介绍神经网络的基本结构和训练过程。常见深度学习模型：...

阿里云文档 2024-11-13

在推荐系统中应用FeatureStore管理特征

本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

文章 2024-08-06 来自：开发者社区

深入探索机器学习中的支持向量机（SVM）算法：原理、应用与Python代码示例全面解析

在机器学习的广阔天地里，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）无疑是一颗璀璨的明珠。作为一种强大的监督学习算法，SVM不仅在分类任务中大放异彩，还能扩展到回归分析和异常检测等领域，其独特的魅力吸引了无数研究者和实践者的目光。 SVM的核心思想是在高维空间中寻找一个最优超平面ÿ...

文章 2024-06-19 来自：开发者社区

【机器学习】深度神经网络（DNN）：原理、应用与代码实践

在人工智能与机器学习的浪潮中，深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）以其强大的特征学习能力和非线性处理能力，成为解决复杂问题的利器。本文将深入剖析DNN的原理，探讨其在实际应用中的价值，并通过Python代码示例展示如何构建和训练一个DNN模型。一、深度神经网络（DNN）的基本原理深度神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。其...

文章 2024-06-14 来自：开发者社区

【机器学习】深入探索机器学习：线性回归算法的原理与应用

1. 引言线性回归算法是一种在机器学习中广泛应用的预测性分析方法。其核心概念在于建立因变量（或称为目标变量、响应变量）与自变量（或称为特征、预测变量）之间的线性关系模型。简单来说，线性回归试图通过找到一条最佳的直线（在二维空间中）或一个超平面（在高维空间中），来最小化预测值与实际值之间的误差 ...

文章 2024-06-04 来自：开发者社区

【机器学习】逻辑回归：原理、应用与实践

逻辑回归：原理、应用与实践引言逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学方法，尽管其名称中含有“回归”二字，但它实际上是一种用于解决二分类或多分类问题的线性模型。逻辑回归通过使用逻辑函数（通常为sigmoid函数）将线性模型的输出映射到概率空间࿰...

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更新时间 2024-12-12 23:00:47

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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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