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。
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。
iOS设备功能和框架： 什么是 Core ML？如何在应用中集成机器学习模型？
Core ML 是苹果公司推出的一个机器学习框架，它可以让开发者在 iOS 应用中轻松集成和使用机器学习模型。 以下是在应用中集成机器学习模型的一般步骤： 创建或获取机器学习模型：你可以使用各种机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）来训练和创建你的模型。确保将模型保存为 Core ML 支持的格式...
ML |机器学习模型如何检测和预防过拟合？
ml_overfit「过拟合」（overfitting）也称为过学习，它的直观表现是算法在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。同理，「欠拟合」（underfitting）也称为欠学习，它的直观表现是算法训练得到的模型在训练集上表现差，没有学到数据的规律。过拟合和欠拟合会导致模型在未知的数据集上表现较差。 ❝ 如图，左中右分别代表欠拟合、适度拟合、过拟合三种情况。...
【ML】机器学习模型保存方式总结
1. 前言当训练好机器学习模型后，为了方便后续的使用和部署，需要将模型进行保存。以下是机器学习模型保存的几种常见方式：本地保存：可以使用Python的pickle或joblib等库将模型保存为文件（通常以扩展名.pkl、.dat），然后在需要使用模型的地方加载该文件。云存储：可以将模型保存在云存储中，如Amazon S3、Google Cloud Storage等，方便在不同计算机之间传输、共享....
【ML】机器学习模型之PMML--配置Java环境
标题的名字起的有点大，其实就是给自己的电脑配置Java环境。。。最近被安排了非深度学习算法的活，主要做回归预测，幸好上学那会搞过一段时间数据挖掘、数据分析，上手也比较快，没有太折磨人。。。训练好的机器学习模型需要导出为PMML格式的文件，然后给搞开发的人调用，他们指定要PMML格式的文件。在导出的过程中，需要Java环境，因此做一个记录，仅此而已，技术含量为0。还有，Java版本也被限定为1.8....
ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法之详细攻略
目录ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法1、增强稳健性的通用方法2、提高模型稳定性—适合泛线性模型(如逻辑回归)—幅度过大的变量进行分箱处理3、提高模型稳定性—适合基于树的模型—降低过拟合3,1、基于树模型的2个天然优势3.2、降低树模型的过拟合问题ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法1、增强稳健性的通用方法(1)、加入噪声数据—加扰动：比如在图像识别场景中，训练CN....
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