部署DeepSeek-V3模型
DeepSeek-V3是由DeepSeek推出的一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）大语言模型。在多个评测中，该模型的表现优异，超越了众多开源竞品模型。本文为您介绍如何在Model Gallery中部署该模型。
PAI-Rec 模型部署到PAI-EAS
模型部署到PAI-EAS介绍完成补数据和模型训练以后，下一步是将模型部署到PAI-EAS，进行线上打分。操作指南在DataWorks中找到部署脚本点击解锁，进行修改脚本将最后一行代码注释，倒数第二行代码取消注释。倒数第二行是创建PAI-EAS服务的命令，最后一行是更新模型的命令。第一次执行需要执行创...
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。
机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况
在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的环节。混淆矩阵和 ROC 曲线是两种常用的评估工具，它们能够提供关于模型预测结果的详细信息。本文将深入探讨混淆矩阵与 ROC 曲线的原理、计算方法以及在 Python 中的应用。 一、混淆矩阵 混淆矩阵是一种以矩阵形式呈现的评估指标，它能够展示模型在不同类别上的预测情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表...
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。
评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标
在PAI评分中，PAI（Productivity, Ability, Impact）评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标，它综合考虑了模型的预测准确性、稳定性和影响力等多个方面。 PAI评分的含义如下： Productivity（生产率）：表示模型在训练数据上的预测准确性。一般...
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