Llama-3模型部署与微调
Llama-3是Meta AI推出的开源大语言模型系列（接近GPT-4级别）。该系列模型利用超过15万亿Token的公开数据进行预训练，提供Base和Instruct等多版本、多规模的开源模型，从而满足不同的计算需求。PAI已对该系列模型进行全面支持，本文以Meta-Llama-3-8B-Instruct模型为例为您介绍如何在Model Gallery中部署和微调该系列模型。
通义千问1.5模型部署与微调
通义千问1.5（qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模的开源模型，从而满足不同的计算需求。PAI已对该系列模型进行全面支持，本文以通义千问1.5-7B-Chat模型为例为您介绍如何在Model Gallery中部署和微调该系列模型。
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。
【Python机器学习专栏】模型泛化能力与交叉验证
在机器学习的世界中，模型的性能不仅体现在训练集上的准确率，更重要的是其在新数据（即测试集）上的表现，这就是所谓的模型泛化能力。为了更准确地评估模型的泛化能力，我们通常使用交叉验证这一强大工具。本文将深入探讨模型泛化能力的概念、重要性以及如何通过交叉验证来有效评估和提升模型的泛化能力。 一、模型泛化能力 模型泛化能...
学习笔记： 机器学习经典算法-模型泛化
1、过拟合与欠拟合 对于包含噪音的数据集，进行数据拟合的时候，总能找到一条曲线穿过所有样本点，使得模型的预测结果与给定训练集内的样本真实标签完全一致，取得极低的预测误差；但这意味着算法所训练的模型过多的表达了数据之间的噪音关系，称为 过拟合(over fitting)。欠拟合(under fitting) 则表明算法所训练的模型不能完整表述数据关系。则如果模型拟合程度不高，意味着模型没有很好地.....
Python3入门机器学习 - 模型泛化
模型正则化 在多项式回归中如果degree过大，会造成过拟合的情况，导致模型预测方差极大，因此，我们可以使用模型正则化的方式来减小过拟合导致的预测方差极大的问题 即在我们训练模型时，不仅仅需要将预测的y和训练集的y的均方误差达到最小，还要使参数向量最小。（即上图公式。） 使用岭回归达到最小方差 from sklearn.linear_model import ...
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人工智能平台PAI
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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