微调、部署并实现Llama-3.1模型的高效推理
阿里云PAI灵骏智算服务是面向大规模深度学习场景的智算产品，提供一站式的异构计算资源和AI工程化平台。本方案将为您介绍如何使用阿里云PAI灵骏智算服务，以及基于Meta-Llama-3.1-8B的开源模型和Megatron的训练流程，进行模型微调、离线推理验证，并实现在线服务部署。
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
大语言模型的训练和推理过程存在高能耗及长响应时间等问题，这些问题限制了其在资源有限场景中使用。为了解决这些问题，PAI提出了模型蒸馏功能。该功能支持将大模型知识迁移到较小模型，从而在保留大部分性能的同时，大幅降低模型的规模和对计算资源的需求，为更多的实际应用场景提供支持。本文将以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
大语言模型的训练和推理过程存在高能耗及长响应时间等问题，这些问题限制了其在资源有限场景中使用。为了解决这些问题，PAI提出了模型蒸馏功能。该功能支持将大模型知识迁移到较小模型，从而在保留大部分性能的同时，大幅降低模型的规模和对计算资源的需求，为更多的实际应用场景提供支持。本文将以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
机器学习PAI现在使用EAS在更新模型的时候，看起来服务是不可用的，有没有什么方法保持服务可用？
机器学习PAI现在使用EAS在更新模型的时候，看起来服务是不可用的，有没有什么方法保持服务可用，有没有相关的文档和实例可以分享一下？
在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法，其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。
1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法，其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...
【Python机器学习专栏】机器学习模型评估的实用方法
在机器学习的实践中，模型评估是至关重要的一环。一个模型的好坏不仅取决于其训练过程中的性能，更取决于其在新数据（测试数据）上的泛化能力。本文将介绍一些实用的机器学习模型评估方法，帮助读者更全面地评估和优化自己的模型。 一、评估指标 评估指标是用于量化模型性能的标准。在选择评估指标时，我们需要考虑任务的类型和需求。以...
机器学习PAI一般部署类bert的funetune模型的方法有文档参考吗？
机器学习PAI一般部署类bert的funetune模型的方法有文档参考吗？在自己环境下finetune，但想将fintune的模型部署到eas
构建高效机器学习模型的策略与优化方法
机器学习作为一种强大的数据分析手段，它的核心在于通过训练得到一个可以从数据中学习并做出预测的模型。然而，构建一个高效的机器学习模型并非易事。它需要对数据处理、算法理解、模型评估和参数调优等多个环节有深入的认识和丰富的实践经验。以下是几个关键的步骤和建议，可以帮助我们构建更高效、性能更强的机器学习模型。 首先是数据预处理的重要性。在开始建模之前...
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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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