NumPy 与机器学习框架的集成
引言 NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它提供了高效的多维数组对象，以及用于操作数组的大量函数。NumPy 的高效性和灵活性使其成为许多机器学习框架的基础。本文将探讨 NumPy 如何与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行机器学习框架协同工作，并通过具体的代码示例来展示它们之间的交互。 NumPy 与 TensorF...
阿里PAI-ChatLearn：大规模 Alignment高效训练框架正式开源
ChatGPT是OpenAI开发的基于大型语言模型(LLM)的聊天机器人，以其令人惊叹的对话能力而迅速火爆并被广泛采用。ChatGPT 成功背后得益于大型语言模型生成领域的新训练范式：RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。不同于传统的深度学习训练，只涉及到单个模型的迭代和优化，以 RLHF 为....
利用Python实现简单的机器学习模型软件测试的艺术与科学：探索自动化测试框架的奥秘
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测而无需明确的编程指令。Python是进行机器学习任务的理想语言之一，因为它有丰富的库支持，如scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等。今天，我们将专注于使用scikit-learn库来实现一个基本的机器学习模型——线性回归模型。 线性回归是一...
机器学习PAI使用EasyRec推荐算法框架时，这在input上怎么写配置？
机器学习PAI使用EasyRec推荐算法框架时，如果在一条样本中，其中一个序列中，每个元素是：q1 对应5个item正样本。infer的时候每个元素正常meanpooling训练的时候，q1和这5个正样本 计算对比loss，负样本用全局随机负采样。这在input上怎么写配置？
AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
一、引言 贫富差距的产生是信息差，技术贫富差距的产生亦如此。如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目，学习或工作效率真的可以事半功倍。 今天力荐的项目是LLaMA-Factory，我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练（fine tune），当时各家大模型仅限于推理测试，OpenAI还没有对外提供微调服务，加上这个项目部署丝滑（更新及时，不会出现环境依...
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统，python django框架，前端bootstrap，机器学习有八种带有可视化大屏和后台
在现代招聘领域，数据驱动的决策已成为提升招聘效率和质量的关键因素。基于爬虫技术和机器学习算法，结合Django框架和Bootstrap前端技术，我们开发了一套完整的招聘数据分析与可视化系统。该系统旨在帮助企业从海量招聘信息中提取有价值的数据，进行深入的分析和预测，从而优化招聘策略。 系统架构与技术栈 数据获取与处理 系统使用Python编写的爬虫程序，定期从主流招聘网站（如前程无忧等）自动...
机器学习框架简介
人工智能机器学习框架在实现机器学习或深度学习的过程中，往往需要写大量的代码来实现某个功能或算法，这时就需要一些框架把这些大量且重复的代码进行整合。在使用过程中，只需要调用这个框架下的某个方法或者某几个方法，就能实现原来大量代码实现的功能。机器学习框架简介常用的人工智能机器学习的基本框架包括TensorFlow、PaddlePaddle、Ca...
PAI底层支持多种计算框架
流式计算框架Flink。 基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow、PyTorch、Megatron和DeepSpeed。 千亿级特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。 Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。 PAI提供的服务： 可视化建模和分布式训练Designer，详情请参见可视化建模（...
ModelScope中，轻量级大模型训练推理框架这个交互界面的参数有详细的参数设置说明文档吗?
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