[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...
[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] 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...
构建高效机器学习模型的最佳实践
随着技术的迅猛发展，机器学习在各行各业中的应用变得日益广泛。然而，构建一个高效的机器学习模型并非易事，它需要对数据的深刻理解、算法的精准选择以及对模型性能的持续优化。以下是一些建议的最佳实践，它们可以帮助从业者在构建机器学习模型时提高效率和准确度。 一、数据处理与特征工程机器学习模型的性能在很大程度...
构建高效机器学习模型的最佳实践
随着人工智能的飞速发展，机器学习作为其核心分支之一，在各行各业中发挥着越来越重要的作用。无论是图像识别、自然语言处理还是预测分析，优秀的机器学习模型都能带来显著的性能提升。然而，构建一个高效的模型并非易事，它需要对数据的深刻理解，以及对算法的精准运用。以下是构建高效机器学习模型的一些最佳实践。 首先...
[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] 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。
构建高效机器学习模型的最佳实践
引言随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习已经成为众多行业问题的利器。然而，构建一个既准确又高效的机器学习模型并非易事。本文将分享一些在构建机器学习模型时可遵循的最佳实践，帮助读者提升模型性能。 一、数据预处理数据质量直接影响模型的学习效果。首先，我们需要对数据进行清洗，剔除不完整、错误或无关的数据条...
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