Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
作为模型后训练的重点技术领域，强化学习任务具备极高的复杂性，需要数据、算法、计算等诸多方面的高效协作，从而避免模型漂移、泛化能力下降等问题。尤其在企业应用过程中，强化学习阶段还需面临开发易用性和计算性能的双重挑战。 易用性挑战： 对新算法出现时的可扩展性，比如 同步和异步（on policy vs off policy），PPO 和 GRPO（是否需要 cr...
PAI-TurboX：面向自动驾驶的训练推理加速框架
一、技术背景 自动驾驶领域对高效且实时的数据处理能力提出了极高要求。如何优化深度学习模型的训练与推理流程，提升计算资源利用率，缩短模型迭代周期，并在保证精度的同时，实现低延迟、高吞吐量的部署，始终是行业面临的核心挑战。针对这些难题，PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。这些方案不仅显著提升了感知、规划、控...
Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
DeepSeek-R1 通过 "Aha Moment" 场景的成功实践，充分验证了强化学习技术在大模型对齐领域的核心价值。这一突破推动开源社区迎来强化学习框架的创新热潮，各类工具如雨后春笋般涌现。 阿里云人工智能平台 PAI 深度拥抱开源生态，训练平台 PAI-DLC 全面整合主流强化学习框架与工具链，同时依托平台独有的大规模分布式训练能力， 极致性能优化及企业级稳定性保障，为企业及开发...
阿里云人工智能平台 PAI 开源 EasyDistill 框架助力大语言模型轻松瘦身
前言 知识蒸馏是一种将大模型的知识转移到小模型的方法，其核心思想是在不显著降低性能的前提下，通过训练将复杂的模型转化为更小、更高效的版本。通过这种方式，知识蒸馏不仅能够有效降低计算成本，还能够提高模型在资源受限环境中的适应性，从而为大规模应用提供可能。在此背景下，阿里云人工智能平台（PAI）推出了一款新的开源工具包——EasyDistill ，旨在简化大型语言模型的知识蒸馏过程，助力参数...
PaperCoder：一种利用大型语言模型自动生成机器学习论文代码的框架
机器学习研究领域正经历着飞速发展，然而与此形成鲜明对比的是，已发表研究成果的代码实现往往缺失或难以获取。这种代码的缺失极大地阻碍了研究结果的可复现性，并减缓了科学进步的步伐。研究人员不得不投入大量时间和精力从论文中反向工程方法，这不仅效率低下，而且容易出错，最终阻碍了新思想的验证和进一步发展。据统计，在2024年顶级机器学习会议上发表的论文中，仅有极小一部分（例如21.23%）提供了相应的代码 ....
PyTabKit：比sklearn更强大的表格数据机器学习框架
长期以来Scikit-Learn 一直作为表格数据机器学习的主流框架，它提供了丰富的算法、预处理工具和模型评估功能。尽管 Scikit-Learn 功能完备，但随着技术的发展，新兴框架 PyTabKit 正逐渐崭露头角。该框架专为表格数据的分类和回归任务设计，集成了 RealMLP 等先进技术以及优化的梯度提升决策树(GBDT)超参数配置，为表格数据处理提供了新的技术选择。 Scikit-Lea....
Java机器学习实战：基于DJL框架的手写数字识别全解析
引言：Java与AI的深度融合 在人工智能蓬勃发展的今天，Python凭借丰富的生态库（如TensorFlow、PyTorch）成为AI开发的首选语言。但Java作为企业级应用的基石，其在生产环境部署、性能优化和工程化方面的优势不容忽视。DJL（Deep Java Library）的出现完美填补了Java在深度学习领域的空白，它提供了一套统一的API，允许开发者无缝对接主流深度学习框架，...
部署机器学习模型服务框架KServe组件
KServe是一个基于Kubernetes的机器学习模型服务框架，支持以Kubernetes CRD的形式将单个或多个经过训练的模型（例如TFServing、TorchServe、Triton等推理服务器）部署到模型服务运行时，使得模型的部署、更新和扩展变得更加简单快捷。您可以在控制台安装KServe的核心组件，KServe Controller，以获得基于请求流量自动扩容等能力。
Diff-Instruct：指导任意生成模型训练的通用框架，无需额外训练数据即可提升生成质量
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/faeBUXbDsc-ZhIxmdTWOcw 快速阅读 功能：Diff-Instruct 能从预训练扩散模型中提取知识，指导...
ML.NET：一个.NET开源、免费、跨平台的机器学习框架
前言 今天大姚给大家分享一个.NET开源、免费、跨平台（支持Windows、Linux、macOS多个操作系统）的机器学习框架：ML.NET。并且本文将会带你快速使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型，对图像进行分类。 ...
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