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。
探索机器学习模型的可视化技术
机器学习模型通常被视为“黑盒”，其内部工作原理往往难以直接观察。为了提高模型透明度并促进模型的解释性，可视化技术成为了一种重要的手段。通过图形化展示，我们可以更直观地了解模型如何从输入数据中学到特定的表示，以及它是如何做出预测的。可视化技术的应用范围非常广泛，从简单的二维图表到复杂的高维数据表示，都可以通过不同的...
探索机器学习模型的可视化：从理论到实践
在机器学习领域，模型的可解释性和透明度变得越来越重要。随着模型变得越来越复杂，理解模型如何做出决策也变得更加困难。可视化作为一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解模型的行为和性能。在这篇文章中，我们将探索一些流行的可视化技术，并通过代码示例来展示它们是如何工作的。 我们将从最简单的可视化开始：模型准确率的折线图。...
机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据（保姆级教程）
本文所用数据免费下载：数据科学机器学习系列5利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据.ipynb-机器学习文档类资源-CSDN文库前文提要：在上一篇文章中我们在本地搭建了机器学习环境，本文中我将使用Scikit-learn详细实现南瓜价格的回归模型，由于篇幅较长，我将分成三篇文章详细讲述，记得在阅读的时候要保持思考。在处理数据和应用机器学习解决方案时，学习如何提出正....
机器学习模型可视化：基于sklearn和Matplotlib的库scikit-plot
前言scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后，常见的操作是对模型进行可视化，则需要使用Matplotlib进行展示。scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库，主要的功能是对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。https://scikit-plot.readthedocs....
机器学习模型可视化的最佳工具（Neptune）
“每个模型都是错误的，但有些模型是有用的”，这句话在机器学习中尤其适用。在开发机器学习模型时，您应该始终了解它在哪里按预期工作以及在哪里失败。您可以使用许多方法来获得这种理解：查看评估指标（您也应该知道如何为您的问题选择评估指标）查看 ROC、Lift Curve、Confusion Matrix 等性能图表查看学习曲线以评估过拟合查看模型对最佳/最坏情况的预测看看模型训练和推理是如何耗费资源的....
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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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