部署DeepSeek-V3模型
DeepSeek-V3是由DeepSeek推出的一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）大语言模型。在多个评测中，该模型的表现优异，超越了众多开源竞品模型。本文为您介绍如何在Model Gallery中部署该模型。
PAI-Rec 模型部署到PAI-EAS
模型部署到PAI-EAS介绍完成补数据和模型训练以后，下一步是将模型部署到PAI-EAS，进行线上打分。操作指南在DataWorks中找到部署脚本点击解锁，进行修改脚本将最后一行代码注释，倒数第二行代码取消注释。倒数第二行是创建PAI-EAS服务的命令，最后一行是更新模型的命令。第一次执行需要执行创...
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。
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用DT决策树模型进行分类预测（六）
[toc]1 前言1.1 决策树的介绍决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程图的结构有助于决策制定。它的可视化类似于流程图，可以很容易地模拟人类的思维过程。这就是为什么决策树易于理解和解释的....
机器学习实战︱基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测
■ 分类问题与回归问题区别对于一个回归问题，从简单到复杂，可以采取的模型有多层感知机、SVR、回归森林算法等，下面将介绍如何使用这些算法完成这一任务。01、使用MLP实现房价预测首先是载入需要的各种包以及数据集，与前面使用树模型等不同的地方在于，使用多层感知机模型需要对数据集的X和y都根据最大最小值进行归一化处理。下图所示程序使用了线性归一化的方法，即这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。....
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等
工业蒸汽量预测（最新版本下篇）原项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc5.模型验证5.1模型评估的概念与正则化5.1.1 过拟合与欠拟合### 获取并绘制数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline .....
![机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1180780/20241026/e222b965714b40eeaabe82e217523b16.png)
【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战：对美国波士顿房价进行分析预测
决策树回归模型：对美国波士顿房价进行分析导入数据boston = datasets.load_boston() boston{'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800e+00], [2.7310e-02, 0.0000e+00, ...
【阿旭机器学习实战】【25】决策树模型----树叶分类实战
决策树进行树叶分类实战1. 导入数据import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import Deci....
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