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
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【机器学习】模型融合Ensemble和集成学习Stacking的实现
原理 （1）模型融合（2）集成学习 实现 参考资料 from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier from mlxtend.classifier import StackingClassifier from lightgbm import LGBMClassifier from ...
探索机器学习中的模型融合技术
机器学习模型融合技术，通常被称为集成学习，是当前人工智能领域的一个热点。它的核心思想是结合多个模型来提升整体的性能。这种技术在各种数据科学竞赛和实际业务问题中被证明是提高预测精度的有效途径。 模型融合的方法多种多样，从最简单的模型平均到复杂的多层融合结构，每一种方法都有其独特的应用场景和效果。首先，我们来看模型平均法ÿ...
【Python机器学习专栏】机器学习中的模型融合技术
在机器学习领域，模型融合技术是一种提高预测性能的有效方法。它通过结合多个模型的预测结果来获得比单一模型更准确、更鲁棒的预测。模型融合可以应用于不同类型的模型，包括决策树、神经网络、支持向量机等。本文将介绍模型融合的基本概念、常见的融合方法和如何在Python中实现模型融合。 模型融合的基本概念 模型融合（Model Ensemble）或集成...
构建高效机器学习模型的策略与实践云端防御：融合云计算与网络安全的未来策略
在机器学习领域，构建一个既快速又准确的模型是每个数据科学家的操作。以下是一些关键策略和步骤，它们可以帮助我们构建出一个高效的机器学习模型。 首先，数据预处理是任何机器学习项目的基础。数据应该被清洗、规范化和转换，以便机器学习算法能够更好地理解。特征选择也非常关键，一个好的特征集合可以显著提升模型的性能。此外，处理...
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）note：项目链接以及码源见文末1.赛题简介了解赛题赛题概况数据概况预测指标分析赛题数据读取pandas分类指标评价计算示例回归指标评价计算示例EDA探索载入各种数据科学以及可视化库载入数据总览数据概况判断数据缺失和异常了解预测值的分布特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布数字....
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