[帮助文档] 使用LLaMA Factory微调LlaMA 3模型
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界广泛使用的微调技术，支持通过Web UI界面零代码微调大模型。本教程将基于Meta AI开源的LlaMA 3 8B模型，介绍如何使用PAI平台及LLaMA Factory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估。
[帮助文档] DSW部署模型
获得训练好的模型后，您可以将其部署为模型在线服务。本文为您介绍如何部署模型。
【Python 机器学习专栏】模型选择中的交叉验证与网格搜索
在机器学习领域，模型的选择和优化是至关重要的环节。其中，交叉验证和网格搜索是两种常用的方法，用于评估模型的性能并找到最优的参数组合。本文将深入探讨交叉验证与网格搜索在模型选择中的应用。 一、交叉验证的原理与方法 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集划分为多个子集，依次将每个子集作为测试集...
[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）。该系列模型利用超过15万亿Token的公开数据进行预训练，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-Instr...
[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。
机器学习：模型选择与调优交叉验证和网格搜索
1、交叉验证cross validation为了让被评估的模型更加准确可信将训练数据分为训练集和验证集，分几等份就是几折验证2、网格搜索grid search超参数：很多参数需要手动指定每组超参数都采用交叉验证来进行评估代码示例 from sklearn.neighbors import KNeig...
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