部署DeepSeek-V3模型
DeepSeek-V3是由DeepSeek推出的一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）大语言模型。在多个评测中，该模型的表现优异，超越了众多开源竞品模型。本文为您介绍如何在Model Gallery中部署该模型。
PAI-Rec 模型部署到PAI-EAS
模型部署到PAI-EAS介绍完成补数据和模型训练以后，下一步是将模型部署到PAI-EAS，进行线上打分。操作指南在DataWorks中找到部署脚本点击解锁，进行修改脚本将最后一行代码注释，倒数第二行代码取消注释。倒数第二行是创建PAI-EAS服务的命令，最后一行是更新模型的命令。第一次执行需要执行创...
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。
机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索
在机器学习领域，模型的选择和优化是至关重要的环节。其中，交叉验证和网格搜索是两种常用的方法，用于评估模型的性能并找到最优的参数组合。本文将深入探讨交叉验证与网格搜索在模型选择中的应用。 一、交叉验证的原理与方法 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集划分为多个子集，依次将每个子集作为测试集，其余子集作为...
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】模型选择中的交叉验证与网格搜索
在机器学习领域，模型的选择和优化是至关重要的环节。其中，交叉验证和网格搜索是两种常用的方法，用于评估模型的性能并找到最优的参数组合。本文将深入探讨交叉验证与网格搜索在模型选择中的应用。 一、交叉验证的原理与方法 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集划分为多个子集，依次将每个子集作为测试集，其余子集作为...
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的（一级）决...
机器学习：模型选择与调优交叉验证和网格搜索
1、交叉验证cross validation为了让被评估的模型更加准确可信将训练数据分为训练集和验证集，分几等份就是几折验证2、网格搜索grid search超参数：很多参数需要手动指定每组超参数都采用交叉验证来进行评估代码示例from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection impor....
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