[帮助文档] 微调、部署并实现Llama-3模型的高效推理
Meta已开源Llama-3，推出了8B和70B两种参数量的大语言模型。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-3-8B的开源模型和Megatron的训练流程...
[帮助文档] 使用EAS一键部署Llama3模型
本文为您介绍如何通过EAS一键部署Llama3的开源大模型服务，以及该服务支持的WebUI界面化操作。
[帮助文档] 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）。该系列支持15万亿tokens进行充分训练，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...
[帮助文档] 快速评测大语言模型
快速开始预置了多种LLM预训练模型。本文为您介绍如何在快速开始中，通过模型评测功能全方位评估模型能力，查找适合您业务需求的大语言模型。
[帮助文档] 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qwen1.5-7b-chat模型为例为您介绍如何在PAI-快速开始（PAI-QuickStart）中部署和微...
人工智能|备战Tensorflow技能认证之两种快速构建模型的常用方式
1 前言Tensorflow认证考试内容五项中的第一项是基础/简单模型，第二项是学习数据集模型。小编猜想，这两者都是比较基础的知识，涉及到的知识应该主要包含：全连接神经网络搭建简单模型，数据集的加载，以及根据数据集搭建全连接神经网络模型进行训练(也有可能会涉及到卷积)。在基础的内容肯定不能浪费太多时...
如何利用人工智能构建高效的人员调度模型？
配网虚拟调度员解决方案 方案描述着配电网的信息化、自动化建设工作逐步深入，配网调度中心涉及的自 动化、信息化系统也越来越多，涉及到调度自动化、配电自动化等诸多系 统，部分作业属于单一的重复工作，却需要大量人力和时间的投入，例如 配网分支线和主干线计划检修调度监护业务开展过程中，存在以下三方面 困扰：...
艾伦人工智能研究院开源AllenNLP，基于PyTorch轻松构建NLP模型
艾伦人工智能研究院（AI2）开源AllenNLP，它是一个基于PyTorch的NLP研究库，利用深度学习来进行自然语言理解，通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现，能轻松快速地帮助研究员构建新的语言理解模型。 AllenNLP能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何NLP问题，通过...
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 7. 组合模型
7. 组合模型 AI 领域里另一个比较重要的思想是“组合（ensemble）”。每一个模型都可能会有不完整或者不正确的地方，但是将这些模型组合起来，我们可以做的更好。在座的各位可能大多都知道Kaggle 的竞赛，获胜者往往用的是“组合”的方法。 比如，IBM 的Watson 实际上就是一个巨大的“组...
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 6. 使用因果模型
6. 使用因果模型 还有一种思路是使用因果模型。因果模型仅仅需要很少的训练数据，而且它们还可以迁移到新的问题领域。 想像一下，采用因果模型，我们甚至可以对太阳和黑洞内部正在发生的事情做很好的预测。虽然不管以前还是现在都没有与之相关数据，但是我们有能够信任的因果模型，可以派上用场。
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
