阿里云文档 2024-06-03

使用EAS部署语言模型

EAS(Elastic Algorithm Service)是PAI针对在线推理场景提供的模型在线服务。当您需要自动化部署和应用LLM大语言模型时,EAS为您提供了一键式解决方案。通过EAS,您能够轻松部署支持WebUI和API调用的LLM应用。部署LLM应用后,您可以利用LangChain框架集成企业知识库,以实现智能问答和自动化功能。此外,EAS还配备了BladeLLM与vLLM等推理加速引擎...

文章 2024-05-30 来自:开发者社区

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用

在数字化时代,个性化推荐系统的重要性日益凸显。无论是在线购物平台、社交媒体还是视频流服务,推荐系统都在帮助用户从海量信息中筛选出他们可能感兴趣的内容。机器学习作为推荐系统的核心技术之一,其发展和应用直接影响着推荐质量的高低。 首先,我们需要了解推荐系统的基本原理。简单来说,推荐系统通过分析用户的历史行为、偏好设置、社交网络等信...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

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开发者课程背景图
文章 2024-05-29 来自:开发者社区

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用

在数字化时代,人们每天都会接触到海量的信息和数据。为了帮助用户从这些数据中筛选出对他们有价值的内容,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统的核心目标是为用户提供与其偏好相匹配的项目推荐,从而改善用户体验并增加服务的粘性。本文将详细介绍机器学习在个性化推荐系统中的应用,并分析其面临的挑战及解决方案。 首先,我们将介绍推荐系统中广...

文章 2024-05-29 来自:开发者社区

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用

在信息技术迅猛发展的今天,人们被海量的数据和信息所包围。在这样的背景下,个性化推荐系统应运而生,它的主要目的是通过分析用户的过往行为、偏好设置以及上下文环境,向用户提供他们可能感兴趣的商品或服务。机器学习作为实现这一目标的强有力工具,其在这一领域的应用受到了广泛的关注和研究。 推荐系统的基础是能够有效地处理和理解大量的用户和物...

阿里云文档 2024-05-23

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 2024-05-21 来自:开发者社区

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用

个性化推荐系统是现代信息技术领域的一个重要研究方向,它根据用户的历史行为、偏好设置以及上下文环境,向用户提供定制化的信息或产品推荐。机器学习在这一过程中发挥着核心作用,通过学习和分析大量数据来预测用户的喜好,从而生成精准的推荐列表。 推荐系统的核心任务可以归纳为挖掘用户与物品之间的关联性,这通常涉及到两个主要的组成部分...

阿里云文档 2024-04-29

使用eas部署kohya服务

通过EAS,您可以一键部署开源Kohya_ss服务并训练LoRA模型。在AI绘画场景中,您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion(SD)服务,作为辅助模型,以提升SD绘画的效果。

问答 2024-04-23 来自:开发者社区

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用?

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用link

文章 2024-04-23 来自:开发者社区

探索机器学习在个性化推荐系统中的应用

在信息过载的时代,个性化推荐系统应运而生,帮助用户从海量数据中筛选出他们可能感兴趣的信息或产品。这种系统的核心在于通过分析用户的历史行为、偏好设置、社交网络等多维度数据,预测用户的兴趣并为其提供定制化的内容或建议。而机器学习,作为一种高效的数据分析工具,其在个性化推荐系统中扮演着至关重要的角色。 机器学习技术可以大致分为监督学...

阿里云文档 2024-02-28

langstudio,大模型,大模型开发,大模型应用

LangStudio是PAI平台上的大模型应用开发平台,集成了丰富的大模型应用开发组件及场景化模板,为广大开发者提供高效开发及调试大模型应用的能力。

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