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，...
机器学习模型评估指标详解
在机器学习中，模型评估是确保模型性能符合预期的重要环节。不同的评估指标适用于不同的任务场景，如分类、回归、排序等。本文将详细介绍几种常用的机器学习模型评估指标，帮助读者理解其定义、应用场景及如何根据实际需求选择合适的评估指标。 1. 准确率（Accuracy） 准确率是最直观也是最常用的评估指标之一，它表示正确预...
`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...
机器学习模型评估指标总结
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标，公式如下： 但是存在明显的缺陷： 当样本分布不均匀时，指标的结果由占比大的类别决定...
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...
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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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