问答 2024-03-19 来自:开发者社区

函数计算FC和PAI- EAS 这两种方式部署模型,哪种更好啊,都能在One-API上配置调用不?

函数计算(FC)和PAI- EAS 这两种方式部署模型,哪种更好啊,都能在One-API上配置调用不?

问答 2024-03-11 来自:开发者社区

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?

高性能

PAI 部署多形态的 Stable Diffusion WebUI 服务

PAI Stable Diffusion WebUI 解决方案为企业提供云上快速部署定制化的文生图应用。提供了方便、高效的模型部署产品,并支持根据实际需求,配置不同的服务版本及服务参数。具有分钟级部署上线,方便快捷、开箱即用,多版本部署方案,参数可定制化调整的优势。
技术解决方案背景图
文章 2024-03-05 来自:开发者社区

通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型在PAI-QuickStart的微调与部署实践

作者:汪诚愚(熊兮)、高一鸿(子洪)、黄俊(临在) wen1.5(通义千问1.5)是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版,该模型推出了多个规模,从0.5B到72B,满足不同的计算需求。此外,该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型,为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。阿里云的人工智能平台PAI,作为一站式的机器学习和深度学习...

通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型在PAI-QuickStart的微调与部署实践
问答 2024-03-04 来自:开发者社区

机器学习PAI 编译的jar包和部署的flink集群,报错误,有人知道是哪里出了问题吗?

机器学习PAI 编译的jar包和部署的flink集群,报错误,有人知道是哪里出了问题吗?

文章 2024-03-04 来自:开发者社区

深入浅出:使用Python实现机器学习模型的部署

随着机器学习技术的飞速发展,越来越多的企业和组织开始探索如何将这些先进技术应用于实际业务中,以提高效率、降低成本并创造新的商业价值。然而,将机器学习模型从实验室环境成功迁移到生产环境是一个复杂且充满挑战的过程。本文将详细介绍使用Python实现机器学习模型部署的关键步骤和最佳实践。 模型封装在部署之前,首先需要将机器学习模型进行恰当的封装。...

问答 2024-02-25 来自:开发者社区

机器学习PAI部署的deeprec环境和用户自己下载的一样吗?

机器学习PAI部署的deeprec环境和用户自己下载的一样吗?因为easyrec如果在PAI上跑的话,很多地方用到了tf.python_io.TableReader()但是用户自己下载的deeprec是没有这个的。我只在pai-tf里面发现了这个。

问答 2024-02-25 来自:开发者社区

机器学习PAI部署这个: 但是部署时报错了,帮忙看看?

机器学习PAI部署这个: http://easyrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/processor/LaRec-1.0.2a-v3-TF-2.10.1-Linux.tar.gz Process的包是这个看文档gpu推荐:T4、A10、3090或4090等GPU型号,但是部署时报错了,服务名:fs_adx_new_model_v3地域: 华北2

问答 2024-02-08 来自:开发者社区

在ModelScope中通过PAI-EAS部署两个大模型,例程请求返回400 ?

在ModelScope中通过PAI-EAS部署两个大模型,例程请求返回400 ?

问答 2024-02-06 来自:开发者社区

有在专有云上部署PAI的案例吗?

有在专有云上部署PAI的案例吗?

文章 2024-01-24 来自:开发者社区

机器学习模型的部署与上线:从训练到实际应用

一、部署前的准备工作在开始部署机器学习模型之前,需要进行一些准备工作:数据处理:将原始数据加工成可用于模型训练的数据,通常需要进行数据清洗、特征提取、数据转换等操作。模型选择:根据业务需求和数据特征,选择合适的机器学习模型,并进行模型训练。部署环境搭建:搭建适合部署机器学习模型的环境,...

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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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