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。
手把手教你全面评估机器学习模型性能:从选择正确评价指标到使用Python与Scikit-learn进行实战演练的详细指南
评估一个机器学习模型的性能是整个开发流程中的关键步骤,它决定了模型是否能够有效应用于现实世界的问题。性能评估不仅需要考虑模型的准确性,还需要综合考量诸如可解释性、运行速度、内存消耗等因素。然而,最基本的评估通常聚焦于模型的预测能力是否符合预期。 针对不同的任务类型,如分类、回归、聚类等,评价指标也会有所不同。例如,...
【深度解析】超越RMSE和MSE:揭秘更多机器学习模型性能指标,助你成为数据分析高手!
当我们评估机器学习模型时,经常会遇到各种各样的性能指标。其中,均方误差(Mean Squared Error, MSE)和均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)是最常用的两种度量方法。然而,在实际应用中,选择合适的评估指标至关重要,因为它...
`sklearn.metrics`是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能,以便进行模型选择和调优。
一、sklearn.metrics模块概述 sklearn.metrics是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能,以便进行模型选择和调优。 二、accuracy_score()函数 1. 函数定义 accuracy_score()函数用于计算...
机器学习第13天:模型性能评估指标
交叉验证 保留交叉验证 介绍 将数据集划分为两部分,训练集与测试集,这也是简单任务中常用的方法,其实没有很好地体现交叉验证的思想 使用代码 # 导入库 from sklearn.model_selection import trai...
评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标
在PAI评分中,PAI(Productivity, Ability, Impact)评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标,它综合考虑了模型的预测准确性、稳定性和影响力等多个方面。 PAI评分的含义如下: Productivity(生产率):表示模型在训练数据上的预测准确性。一般...
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