部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型
DeepSeek-V3是由深度求索公司推出的一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）大语言模型，DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3-Base训练的高性能推理模型。Model Gallery提供了标准部署和多种加速部署方式，帮助您一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1...
微调DeepSeek-R1
DeepSeek-R1是由深度求索公司推出的首款推理模型，该模型在数学、代码和推理任务上的表现优异。深度求索不仅开源了DeepSeek-R1模型，还发布了从DeepSeek-R1基于Llama和Qwen蒸馏而来的六个密集模型，在各项基准测试中均表现出色。本文以蒸馏模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B为例，为您介绍如何微调该系列模型。
DSW跨域拉取海外模型或容器镜像
当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建DSW实例，或者在DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。
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。
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
以下是一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文： 《Incorporating Causal Graphical Prior Knowledge into Predictive Modeling via Simple Data Augmentation》：作者为Takeshi Teshima、Masashi Sugiyama，该论文提出了一种与...
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中？
将图形学先验知识融入人工智能模型主要有以下几种方法： 模型架构设计层面 构建特定模块：设计专门的神经网络模块来处理图形学先验知识。例如，在处理3D图形数据时，可以构建一个3D卷积神经网络模块，用于提取3D空间中的特征，这个模块能够更好地捕捉3D图形的几何结构和空间关系等先验知识。修改网络结构：对现有...
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