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
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。
在机器学习PAI中，训练了一个 dssm 模型，感觉负采样没有生效，这是为什么?
在机器学习PAI中，训练了一个 dssm 模型，但是 predict 概率全是 1，感觉负采样没有生效，这是为什么?
机器学习PAI有两个关于 DSSM 模型负采样的问题想要请教一下？
机器学习PAI有两个关于 DSSM 模型负采样的问题想要请教一下1）这里的负采样数量是指：针对每个正样本随机负采样 n 个负样本吗2）这里的 Hard Negative 负采样具体是怎么采样的，是基于规则吗，比如随机抽取与正样本同类目的 item 作为负样本之类的？
机器学习PAI给的dssm 负采样的demo中 模型结构是双塔，输出N个候选item的概率吗？
机器学习PAI给的dssm 负采样的demo中 模型结构是双塔，loss 是softmax_Cross_entropy, 是双塔算内积，输出N个候选item的概率吗？然后为啥建议使用inner product呢，常见的是cosine sim？ 这块有什么考虑吗？
机器学习PAI在dsw上进行单机训练dssm模型，报这个错误这是什么原因呢？
机器学习PAI在dsw上进行单机训练dssm模型，报这个错误呢，这个表的schema明明就是expect:int,float,string，在datworks 的pai命令运行就正常，这是什么原因呢？
我使用机器学习PAI easyRec中的dssm模型做召回，要使用其中的负采样版本怎么办？
我使用机器学习PAI easyRec中的dssm模型做召回，要使用其中的负采样版本，negative_sampler_v2加权随机负采样。 按照文档和github上的配置文件。结果跑不通，一直报错？部分的配置文件如下 data_config如下negative_sampler_v2 配置feature_config数据如下：
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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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