基于PAI+专属网关+私网连接：构建全链路Deepseek云上私有化部署与模型调用架构
DeepSeek-R1是由深度求索公司推出的首款推理模型，该模型在数学、代码和推理任务上的表现优异，市场反馈火爆。在大模型技术商业化进程中，企业级用户普遍面临四大核心挑战： 算力投入成本高昂：构建千亿参数级模型的训练与推理集群需巨额开支，导致中小企业难以跨越技术准入门槛； 算力资源供应紧张：一线城市GPU集群受限于硬件供应短缺与资源抢占激烈，算力资源不足； ...
AI训练师入行指南（三）：机器学习算法和模型架构选择
——从淘金到雕琢，把原始数据炼成传世珠宝 一、欢迎来到数字珠宝工坊 各位数据矿工们，还记得在上一篇《AI训练师入行指南（二）》里，我们从数据垃圾堆里淘出的金砂吗？那些熬夜清洗的脏数据、标注到眼花的样本集，虽然闪着金色的微光，但离价值连城还差十万八千里嘞。今天，咱们的淘金...
EAS架构及使用方法
模型在线服务EAS（Elastic Algorithm Service）是PAI产品为实现一站式模型开发部署应用，针对在线推理场景提供的模型在线服务，支持将模型服务部署在公共资源组或专属资源组，实现基于异构硬件（CPU和GPU）的模型加载和数据请求的实时响应。
【机器学习】CLIP模型在有限计算资源下的性能探究：从数据、架构到训练策略
在人工智能领域，多模态模型正逐渐成为研究的热点。其中，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型以其卓越的性能和广泛的应用场景受到了广泛关注。然而，在实际应用中，计算资源的有限性往往成为制约模型性能提升的关键因素。近期的研究在探讨如何在计算资源有限的条件下，优化CLIP模型的性能表现，取得了显著的成果。 一、数据：质量胜过数量，...
人工智能和机器学习技术来优化微服务架构
开启智慧之旅，探索AI与机器学习驱动的微服务设计模式，是探讨如何在现代软件开发中利用人工智能和机器学习技术来优化微服务架构的一种方式。让我们深入探讨这一主题： 1. AI与机器学习在微服务中的应用场景 智能决策与优化： 在微服务架构中，AI和机器学习可以帮助优化决策过程。例如，基于历史数据和实时情况，机器学习模型可以预测和优化微服务之...
PAI的业务架构
PAI的业务架构分为以下四层： 基础资源层（计算资源&基础设施）： 基础设施包括CPU、GPU、高速RDMA网络以及容器服务ACK等。 计算资源包括云原生资源（灵骏计算资源和通用计算资源）和大数据引擎资源（MaxCompute和Flink）。 平台工具层（灵骏智算...
构建未来：云原生架构在企业数字化转型中的关键作用构建高效机器学习模型的五大策略
在当今快速变化的商业环境中，企业必须不断适应新兴的技术趋势以保持竞争力。云原生技术，作为一种创新的IT架构方式，已经成为促进企业数字化转型的重要推动力。云原生架构利用云计算的灵活性、弹性和可扩展性，通过一系列最佳实践和技术集合，如容器化、微服务、持续集成/持续部署（CI/CD）、DevOps和动态编...
阿里云PAI平台架构介绍
基础资源层（计算资源&基础设施）： 基础设施包括CPU、GPU、高速RDMA网络以及容器服务ACK等。 计算资源包括云原生资源（灵骏计算资源和通用计算资源）和大数据引擎资源（MaxCompute和Flink）。 平台工具层（灵骏智算服务&人工智能框架）&#...
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阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。
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