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BladeLLM、SGLang和vLLM加速部署功能，帮助您一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1系列模型。
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。
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...
机器学习算法的优化与改进：提升模型性能的策略与方法
机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能的重要组成部分，已经在各个领域得到了广泛应用。然而，机器学习模型的性能并不是一成不变的。为了在实际应用中获得更好的效果，优化和改进机器学习算法显得尤为重要。本文将详细介绍几种常见的优化和改进机器学习算法的方法，并结合Python代码示例进行说明。 引...
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。
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。
【机器学习】CLIP模型在有限计算资源下的性能探究：从数据、架构到训练策略
在人工智能领域，多模态模型正逐渐成为研究的热点。其中，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型以其卓越的性能和广泛的应用场景受到了广泛关注。然而，在实际应用中，计算资源的有限性往往成为制约模型性能提升的关键因素。近期的研究在探讨如何在计算资源有限的条件下，优化CLIP模型的性能表现，取得了显著的成果。 一、数据：质量胜过数量，...
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