使用LLM智能路由提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用场景中，存在资源需求不确定性、后端推理实例负载不均衡等问题。为了优化这类问题，EAS引入了LLM智能路由基础组件，在请求调度层，基于LLM场景所特有的Metrics（指标），来动态进行请求分发，保证后端推理实例处理的算力和显存尽可能均匀，提升集群资源使用水位。
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。
微调、部署并实现Llama-3模型的高效推理
Meta已开源Llama-3，推出了8B和70B两种参数量的大语言模型。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-3-8B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。
图像生成推理
图像生成推理算法主要利用训练好的模型来生成符合特定特征或条件的高质量图像。它支持加载各种经过训练的GAN模型（如DCGAN、WGAN-GP、LSGAN、GGAN、PGGAN和StyleGAN），并基于随机噪声生成新图像。该算法广泛应用于图像生成、图像增强和数据增强等多个领域。
MLP回归的推理过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归算法在推理阶段的主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测。这一过程包括加载模型、预处理新数据、通过前向传播计算、获取最终预测结果。
机器学习PAI我想问一下，你们预期的qwen-7B模型，部署eas上加速推理后，RT最好能达到多少？
机器学习PAI中vllm换成默认版本0.3.0，加上两条参数后可以正常调通了。我想问一下，你们预期的qwen-7B模型，部署eas上加速推理后，RT最好能达到多少？
将OSS里的 Stable diffusion 模型库挂载到PAI-EAS并部署推理
步骤一：通过《Stable Diffusion 模型库，AIGC 画风任你选》活动页面转存模型文件如果您已经通过活动页面将SD模型库文件转存到了自己的OSS Bucket中，请跳过步骤一。进入《Stable diffusion模型库，AIGC画风任你选》页面活动，在方案1：使用对象存储 OSS 作为模型库存储空间...
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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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