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。
探索人工智能中的深度学习模型优化策略
在人工智能的广阔领域中，深度学习凭借其强大的数据处理能力和模式识别能力，已成为推动技术进步和应用创新的关键力量。然而，深度学习模型的训练和优化过程往往复杂且资源密集，如何在有限的计算资源和时间内，获得高性能的模型，是每一位AI研究者和实践者面临的挑战。本文旨在探讨深度学习模型优化的几种关键策略，包括...
人工智能平台PAI产品使用合集之多目标模型eval比较耗时间，该如何优化
问题一：机器学习PAI还是会在batch内根据batch中最长序列做mask? 机器学习PAI如果不设置是有一个默认mask长度，还是会在batch内根据batch中最长序列做mask? 参考回答： 如果不输入是好像最大长度 如果设置会有截断，不设置就是最大的长度了 关于本问题的更多回答可点击原文查看： https://dev...
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