通过ENI查询PAI工作空间和任务
当您使用灵骏智算或通用计算（需升级到Terway网络架构）的资源配额（Quota）创建DLC任务或DSW实例后，系统会同步创建弹性网卡（Elastic Network Interfaces，简称ENI）。相应的ENI会自动添加标签（包括工作空间ID和任务ID等），以便查询相关任务。本文介绍如何通过ENI标签查询相关的工作空间、任务及实例。
使用竞价资源创建DLC任务
在大模型时代，AI算力需求旺盛。因此，PAI特别推出了竞价任务功能，提供了一定数目的算力资源，通过竞价方式提供给客户，来缓解客户算力紧张的情况。相较于普通的公共资源实例（按量付费实例），竞价资源通常在价格上有一定幅度的折扣，帮助您以较低成本获取所需的AI算力，从而降低任务运行所需的资源成本。在创建DLC任务时，您可以通过选择竞价资源来使用该功能。
提交Ray类型的DLC任务
PAI DLC支持基于Ray框架的任务类型，您可以直接提交Ray框架的训练脚本至DLC中进行训练，无需搭建Ray集群或进行底层Kubernetes的配置。同时，您可以享受DLC提供的完善日志和指标监控等服务，帮助您更好的管理任务。本文为您介绍如何提交Ray类型的训练任务。
如何新建PAI_DESIGNER任务
机器学习PAI_DESIGNER任务用于调用您在机器学习平台中构建的任务，并按照节点配置进行调度生产。本文为您介绍如何创建PAI_DESIGNER任务。
【机器学习】Voting集成学习算法：分类任务中的新利器
在机器学习领域，集成学习算法一直以其出色的性能提升能力而备受关注。其中，Voting集成学习算法以其简单高效的特点，在分类任务中脱颖而出。本文将详细探讨Voting集成学习算法的基本原理、应用场景，并通过实例和代码展示其在实际任务中的应用效果。 一、Voting集成学习算法概述 Voting集成学习算法的基本思想是通过将多个分类器的预测结果进行汇总，从而得出一个更加准确...
使用Python和Scikit-learn实现机器学习分类任务
文章概要： 本文将介绍如何使用Python编程语言及其强大的机器学习库Scikit-learn来实现一个基本的机器学习分类任务。我们将从数据集的选择和加载开始，然后经过数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、评估和调整等步骤，最终得到一个性能良好的分类模型。 一、引言 随着大数据和人工智能的飞速发展，机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。Scikit...
机器学习实战第1天：鸢尾花分类任务
一、任务描述 鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题，通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种，即山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica）。这个任务是一个多类别分类问题，其中每个样本都属于三个可能的类别之一。 ...
机器学习系列 | 01：多类别分类任务(multi-class)中为何precision,recall和F1相等？
背景： 在 multi-class 分类任务中，如果使用 micro 类指标，那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是相等的。本文主要针对这个现象进行解释。 更多、更及时内容欢迎微信公众号：小窗幽记机器学习 围观。 precision, recall和F1 score的定义 true positive(TP): 真实 positive，预测...
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