多机分布式推理
随着DeepSeek 671B等超大规模MoE模型的问世，单一设备已难以承载其庞大的参数量。为此，EAS推出多机分布式推理解决方案，突破硬件限制，实现单个服务实例部署在多台机器上，高效支持超大规模模型的部署与运行。本文为您介绍如何配置多机分布式推理。
使用模型蒸馏优化深度推理大语言模型-人工智能平台 PAI-阿里云
背景信息近年来，大语言模型（LLMs）在深度推理领域展现出巨大潜力，特别是在复杂任务如高难度数学问题、逻辑推理和问题解决中表现出色，接近人类专家水平，受到科研和商业领域的广泛认可。然而，LLMs 的成功伴随着巨大的计算成本和资源消耗。训练和运行这些模型需要庞大的数据集、长时间计算和昂贵的高性能硬件，...
MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
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。
阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试
1. omni go 1.1. 参考文档 https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B/files https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni 1.2. 基础环境信息 1.2.1. uname -a ...
MLP回归的推理过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归算法在推理阶段的主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测。这一过程包括加载模型、预处理新数据、通过前向传播计算、获取最终预测结果。
机器学习PAI我想问一下，你们预期的qwen-7B模型，部署eas上加速推理后，RT最好能达到多少？
机器学习PAI中vllm换成默认版本0.3.0，加上两条参数后可以正常调通了。我想问一下，你们预期的qwen-7B模型，部署eas上加速推理后，RT最好能达到多少？
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