通义千问2.5模型部署与微调
通义千问2.5（Qwen2.5）是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列提供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，本文以通义千问2.5-7B-Instruct模型为例为您介绍如何在Model Gallery中部署、微调和评测该系列模型（本文适用于Qwen2.5和Qwen2系列模型）。
微调和推理chatglm模型
通过在DSW中微调和推理ChatGLM-6B模型，实现定制化、高交互性的对话系统。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM) 架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署，从而实现更智能、交互性更强的人机对话体验。
构建一个高效的机器学习工作流：技术实践与优化策略
在数据驱动的时代，机器学习已成为解决复杂问题、优化业务流程和推动创新的关键技术。然而，要成功应用机器学习，构建一个高效、可重复且可扩展的工作流至关重要。本文将探讨如何构建一个高效的机器学习工作流，包括数据准备、模型训练、评估与优化、部署及监控等关键环节，并提供一些实用的技术实践与优化策略。 一、引言 机器学习工作流是一个从数据...
理解并应用机器学习算法：从技术基础到实践应用
在当今数字化时代，机器学习作为人工智能的核心分支，正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，从个性化推荐系统到金融市场预测，机器学习算法的应用无处不在。本文旨在为读者提供一个从基础理解到实践应用的全面指南，帮助大家掌握机器学习算法的核心概念，并学会如何将其应用于实际问题中。 一、机器学习基...
利用机器学习进行异常检测的技术实践
在当今大数据的时代，异常检测是数据分析中不可或缺的一环。异常数据可能是系统故障、欺诈行为或其他潜在问题的信号。传统的异常检测方法往往依赖于人工设定的规则和阈值，这种方法在复杂多变的数据环境中往往效果不佳。机器学习提供了一种更为灵活和准确的异常检测方法，通过让算法从数据中学习模式，自动识别异常数据。本文将探讨如何利用机器学习进行异常检测。 一...
利用机器学习进行情感分析：技术详解与实践
一、引言 随着大数据时代的到来，文本数据呈爆炸式增长。在这些海量的文本数据中，隐藏着丰富的情感信息，如用户的喜好、观点、态度等。情感分析（Sentiment Analysis）作为自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在自动识别和提取文本中的情感倾向。近年来，机器学习技...
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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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