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。
【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）（已修改，放心看）
分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵根据上文：Logistic回归—学习笔记，从KL散度了解到，当交叉熵值越小，预测模型越接近真实模型，固然可以用交叉熵作为度量模型优化算法效果的一个指标交叉熵是度量优化算法效果的一个相对指标，可以用于对比不同算法的效果，但它不适用于判断单个算法的预测效果 。我的理解：交叉熵可以用来比较不同模型的优劣，而不适用对单一模型的预测效果的判定混淆矩阵（....
简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别
简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别。答：一个二分类问题的混淆矩阵如下所示：Precision:译为查准率或精确率，一般缩写为P。它是针对模型的预测结果而言的，表示的是预测为正的样例中有多少是真正的正样例，公式表示为：Recall:译为查全率或召回率，一般缩写为R。它是针对我们原来的样本而言的，表示的是样本中的正例有多少被预测....
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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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