阿里云文档 2025-02-17

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。

阿里云文档 2025-02-10

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。

阿里云文档 2025-01-08

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...

文章 2025-01-06 来自:开发者社区

特征时序化建模:基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法

我们在工作中经常会遇到一个问题,数据基础设施的设计往往没有充分考虑数据科学的需求。数据仓库或数据湖仓中的大量表格(主要是事实表和维度表)缺乏构建高性能机器学习模型所需的关键字段或结构。其中最显著的局限性在于,大多数表格仅记录观测值的当前状态,而未保留历史记录。 本文将通过缓慢变化维度(Slowly Changing Dimensions)这一数据建模技术来解决上面的这个问题。通过本文的介绍,可以....

特征时序化建模:基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法
阿里云文档 2024-12-03

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。

阿里云文档 2024-11-20

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。

文章 2022-12-20 来自:开发者社区

使用图进行特征提取:最有用的图特征机器学习模型介绍

从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的,这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是,许多适合于图的特征提取方法已经创建,这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。在本文中,我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。注意:我的文章结构类似于William L. Hamilton[1]所写的图形学习书籍。节点级别的特征从图中获取信息的最简单方法之一是为每个节点创建单独的....

使用图进行特征提取:最有用的图特征机器学习模型介绍

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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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