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。
模型预测笔记(一)：数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
一、导入关键包 # 导入数据分析需要的包 import pandas as pd import numpy as np # 可视化包 import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 忽略警告信息 import warnings warning....
DL：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码
目录深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码1. 2. def scheduler(epoch): 3. # 每隔50个epoch，学习率减小为原来的1/10 4. if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: 5. lr = K.get_value(GRU.optimi...
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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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