模型部署
您可以将AI搜索开放平台中的模型独立部署，提供更高并发、更低延迟的推理服务。计费规则计费公式为：CU单价*机型消耗的CU数量*购买机器个数例如某用户购买2台gpu.a10.24g.x1部署模型服务，计费=1.07*11.01*2=23.56元/小时。机型CU单价单台机器消耗CU数量gpu.v100....
在ACK中快速体验大语言模型
部署模型时，您可以根据自身需求选择模型来源以及部署模型的平台。本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4卡为例，演示如何在ACK中快速部署ModelScope模型、HuggingFace模型及本地模型。
AI Native应用中利用联邦学习保障隐私的模型微调实践
概述 随着人工智能技术的发展，越来越多的应用程序开始采用AI原生（AI Native）设计思路，即从一开始就将AI作为核心功能来构建软件和服务。然而，在AI Native应用中，数据隐私和安全性是不容忽视的重要问题。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的...
模型介绍什么是AI试衣模型服务
模型简介AI试衣（OutfitAnyone）是通义实验室自主研发的虚拟试衣模型服务产品。用户无需亲临实体店或经历繁琐的试穿过程，仅需上传服装平铺图以及正面全身人像照，便能生成高质量试衣效果，精准展现衣物穿着后的实际观感。产品的核心优势在于通用性与灵活性，支持生成不同身材比例不同pose下的试衣效果图...
分布式训练：大规模AI模型的实践与挑战
1. 引言 分布式训练允许数据科学家和工程师在多个计算节点上并行执行模型训练，从而显著加快训练速度。这种方法对于处理大规模数据集尤其重要，因为单个计算设备往往无法满足内存和计算资源的需求。 2. 分布式训练的基础 2.1 数据并行 vs. 模型并行 数据并行：每个GPU或节点上运行相同模型的不同实例，并在不同的数据子集上进行训练。模型并行&...
构建高效AI模型：深度学习优化策略和实践
随着计算能力的飞速提升和大数据时代的到来，深度学习已经成为解决复杂问题的有力工具。然而，一个成功的AI模型不仅需要大量的数据和计算资源，更需要精心设计的优化策略来充分发挥其潜力。以下是我们探讨的几个关键优化领域。 首先是数据预处理的重要性。数据是深度学习模型的基石，高质量的数据集能够大幅提升模型性能。预处理包括数据清洗、标准化、归一化等步骤...
AI谱曲 | 基于RWKV的最佳开源AI作曲模型魔搭推理实践
RWKV-4-Music开源直链模型下载：BlinkDL/rwkv-4-music · Hugging FacePython代码：https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/tree/main/music训练MIDI数据集：https://huggingface.co/datasets/breadlicker45/bread-midi-dataset模型链接：http....
AI天后,在线飙歌,人工智能AI孙燕姿模型应用实践，复刻《遥远的歌》，原唱晴子(Python3.10)
忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲天后孙燕姿帮我们免费演唱喜欢的歌曲，实现点歌自由。 so-vits-svc是基于VITS的开源项...
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人工智能平台PAI
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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