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。
我使用机器学习PAI easyRec中的dssm模型做召回，要使用其中的负采样版本怎么办？
我使用机器学习PAI easyRec中的dssm模型做召回，要使用其中的负采样版本，negative_sampler_v2加权随机负采样。 按照文档和github上的配置文件。结果跑不通，一直报错？部分的配置文件如下 data_config如下negative_sampler_v2 配置feature_config数据如下：
机器学习PAI easyrec 中的dssm模型保存的时候，可以分塔保存的吗？
机器学习PAI easyrec 中的dssm模型保存的时候，可以分塔保存的吗？直接export的时候，我发现只保存了一个完整的模型，那在线上预估的时候，分别生成 user embedding 和item embedding 不是有问题啊？
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI EasyRec训练时，怎么去除没有意义的辅助任务的模型，用于部署
问题一：机器学习PAI EasyRec训练时，如何导出直接去除这些没有意义的辅助任务的模型，用于部署？ 机器学习PAI EasyRec训练时，多个辅助任务提高训练效果。如何导出直接去除这些没有意义的辅助任务的模型，用于部署？有简便方式吗？ 参考答案： 可以使用PLE（Progressive Layered Extraction）来导出直接去除没有意义的...
机器学习PAI把easyrec代码按文档打包上传后，用pai命令的方式训练模型，是什么原因呀？
机器学习PAI把easyrec代码按文档打包上传后，用pai命令的方式训练模型，如果不加edit_config_json是可以的，加了edit_config_json就会报错AttributeError: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedCompositeCo' object has no attribute 'adam_optimizer'，是什....
用机器学习PAI的easyrec训练产出的pb模型，在做离线预测时，可以帮忙看下是什么问题吗？
用机器学习PAI的easyrec训练产出的pb模型，在做离线预测时，发现在ODPS用PAI做预测，和本地脚本做预测产出的分数、表征不一致，可以帮忙看下是什么问题吗？ 版本：PAI-TF 1.12 本地TF 1.12输入：1:1 1:1 1:1 1:1 1:1（tagFeature）ODPS PAI结果：0.017237,-1.630764,0.022628,-0.013977,-0.018...
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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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