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。
深度解析机器学习中过拟合与欠拟合现象：理解模型偏差背后的原因及其解决方案，附带Python示例代码助你轻松掌握平衡技巧
机器学习模型的目标是从数据中学习规律，并能够对新数据做出准确的预测。然而，在训练过程中，模型可能会遇到两个极端的问题：过拟合和欠拟合。理解这两种现象对于构建有效的预测模型至关重要。 过拟合是指当一个统计模型或机器学习算法对训练数据的偏差太小，以至于它不能很好地泛化到未见过的数据上。换句话说，过拟合模型在训练集上表...
【深度解析】超越RMSE和MSE：揭秘更多机器学习模型性能指标，助你成为数据分析高手！
当我们评估机器学习模型时，经常会遇到各种各样的性能指标。其中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）是最常用的两种度量方法。然而，在实际应用中，选择合适的评估指标至关重要，因为它...
回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型
本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。一、引言回归问题的重要性回归问题是机器学习领域中最古老、最基础，同时也是最广泛应用的问题之一。无论是在金融、医疗、零售还是自然科学中，回归模型都扮演着至关重要的角色。简单地说，回归分析旨在建立一个模型，通过这个....
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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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