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。
机器学习模型之深度神经网络的特点
深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)是一类机器学习模型,通过多个层级(层)的神经元来模拟人脑的工作方式,从而实现复杂的数据处理和模式识别任务。以下是深度神经网络的一些主要特点: 1. 多层结构 DNNs 由多个隐藏层组成,这些层通过大量的神经元(或节点)连接在一起。层级的增加使得网络能够学习更复杂和抽象的特征。典型的深度神经网络包含输入层、多个隐藏...
经典的机器学习模型及神经网络
线性回归(Linear Regression):线性回归是一种用于建立输入特征与连续输出之间关系的模型。它假设输入特征和输出之间存在线性关系,并试图找到最佳拟合的直线来描述这种关系。线性回归广泛应用于预测和建模任务。 逻辑回归(Logistic Regression):逻辑回归虽然名字中带有“回归”...
【机器学习】算法术语、决策函数、概率模型、神经网络的详细讲解(图文解释)
一、机器学习算法术语1)数据集(Data Set),训练集(Training Set),验证集(Validation Set)和测试集(Test Set)数据集分为训练数据和测试数据。测试数据集合即为测试集,是需要应用模型进行预测的那部分数据,是机器学习所有工作的最终服务对象。为了防止训练出来的模型只对训练数据有效,一般将训练数据又分为训练集和验证集,训练集用来训练模型,而验证集一般只用来验证模....
【数据挖掘和机器学习技术】数据挖掘和机器学习相关的算法和模型,如聚类、分类、回归、神经网络
数据挖掘和机器学习是处理大量数据的关键技术,它们被广泛应用于数据分析、预测、智能推荐等领域。下面,我们将详细介绍数据挖掘和机器学习相关的算法和模型。1. 聚类为了更好地理解聚类,我们可以先来看一个故事。假设你是一家电商公司的数据分析师,负责对用户的购买行为进行分析。你收集了一些数据,包括用户的购买次数、购买金额、收货地址等信息。你希望能够对这些用户进行分类,找到一些相似的用户群体,从而更准确地了....
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