BladeLLM模型量化
针对LLM模型量化，BladeLLM提供了高效易用的量化功能，包括仅权重量化（weight_only_quant）和权重激活联合量化（act_and_weight_quant），集成了若干主流有效的量化算法，如GPTQ、 AWQ、 SmoothQuant等，同时支持INT8、INT4、FP8等多种数据类型的量化。本文为您介绍如何进行模型量化操作。
模型量化参数配置说明
BladeLLM通过命令行语句 blade_llm_quantize 来执行模型量化操作，生成的量化模型可直接使用BladeLLM进行推理和部署。本文将为您介绍blade_llm_quantize支持的各项配置参数及其说明。
使用GA实现PAI-DSW跨域加速拉取海外模型或容器镜像
当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建交互式建模 PAI-DSW实例，或者在PAI-DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使PAI-DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。
DSW跨域拉取海外模型或容器镜像
当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建DSW实例，或者在DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。
机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索
在机器学习领域，模型的选择和优化是至关重要的环节。其中，交叉验证和网格搜索是两种常用的方法，用于评估模型的性能并找到最优的参数组合。本文将深入探讨交叉验证与网格搜索在模型选择中的应用。 一、交叉验证的原理与方法 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集划分为多个子集，依次将每个子集作为测试集，其余子集作为...
实战派教学：掌握Scikit-learn，轻松实现数据分析与机器学习模型优化！
在数据科学领域，Scikit-learn以其高效、易用和全面的特点，成为了无数数据分析师和机器学习工程师的首选工具。它不仅简化了数据预处理、模型训练与评估的流程，还提供了丰富的算法库，助力我们轻松应对各种复杂的数据分析问题。今天，我将通过实战派教学的方式，带你一步步掌握Scikit-learn，实现...
一文读懂蒙特卡洛算法：从概率模拟到机器学习模型优化的全方位解析
爱德华·蒙克(Edvard Munch)的"蒙特卡洛赌场的轮盘桌"(1892) 蒙特卡洛方法的起源与发展 1945年，在第二次世界大战即将结束之际，一场看似简单的纸牌游戏引发了计算领域的重大突破。这项突破最终导致了蒙特卡洛方法的诞生。参与曼哈顿计划的科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆在康复期间深入思考了纸牌游戏中的概率问题。他意识到通过反复模拟，可以有效地近似复杂的概率问题。随后乌拉姆与同事约翰·冯·...
如何在Uno Platform中轻松实现流畅动画效果——从基础到优化，全方位打造用户友好的动态交互体验！
在开发跨平台应用时，确保用户界面流畅且具有吸引力是至关重要的。Uno Platform 作为一个支持多端统一的开发框架，不但可以开发出在不同系统上运行的应用，还能通过优化实现流畅的动画效果，增强用户体验。本文将探讨在 Uno Platform 中实现流畅动画效果的多个方面，旨在为开发者提供具体可行的优化策略。 一、动画基础 在...
实战揭秘：如何借助TensorFlow.js的强大力量，轻松将高效能的机器学习模型无缝集成到Web浏览器中，从而打造智能化的前端应用并优化用户体验
将机器学习模型集成到Web应用中，可以让用户在浏览器内体验到智能化的功能。TensorFlow.js 作为一种能够在客户端浏览器中运行的库，为这一目标提供了强大的支持。本文将以问题解答的形式，详细介绍如何使用 TensorFlow.js 将机器学习模型带入 Web 浏览器，并通过具体示例代码展示最佳实践。 如何在Web浏览器中使用Tenso...
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