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。
【机器学习】逻辑回归原理（极大似然估计，逻辑函数Sigmod函数模型详解！！！）
逻辑回归应用场景 在KNN算法中直接可以得出预测结果，但是如果想输出预测结果，还要输出预测结果的概率，这时候就需要使用逻辑回归解决问题。 比如，预测性别的时候，预测为男性，同时预测概率为90%，这样可以通过概率更加具有说服力。 应用场景 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中...
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的（一级）决...
【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....
机器学习系列7 基于Python的Scikit-learn库构建逻辑回归模型
本文所用数据免费下载编辑在本文中，你将学习：0 用于数据可视化的新库1 逻辑回归原理及技术目录一、内容介绍二、理论知识1.分类与回归的区别2.逻辑回归与其他回归的区别3.逻辑回归的数学原理①逻辑回归基本原理②sigmod函数③分类阈值选择④其他逻辑回归分类4.精度评定①混淆矩阵②常用精度系数③ROC曲线与AUC系数三、项目实战1.提出问题2.数据查看及整理3.数据可视化①网格散点图⑥....
机器学习之——判定边界和逻辑回归模型的代价函数
判定边界(Decision Boundary) 上一次我们讨论了一个新的模型——逻辑回归模型(Logistic Regression)，在逻辑回归中，我们预测： 当hø大于等于0.5时，预测y=1当hø小于0.5时，预测y=0 根据上面的预测，我们绘制出一条S形函数，如下&#...
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