[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。
[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。
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法...
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）
Job 2此作业将在容器未启动时触发启动，或者在job1成功生成时触发。Job 3当job2生成成功时，将触发此作业。这项工作是第一次训练模型，并检查模型的准确性是否大于95%。如果大于95%，则将模型保存到相应位置。Job 4当job3构建成功时，将触发此job。这项工作检查模型的准确性是否大于9...
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（一）
任务描述创建使用Dockerfile安装Python3和Keras或NumPy的容器映像当我们启动镜像时，它应该会自动开始在容器中训练模型。使用Jenkins中的build pipeline插件创建job1、job2、job3、job4和job5的作业链Job1：当一些开发人员将repo推送到Git...
机器学习模型的超参数优化（二）
随机寻优（Random Search）通常并不是所有的超参数都有同样的重要性，某些超参数可能作用更显著。而随机寻优方法相对于网格化寻优方法能够更准确地确定某些重要的超参数的最佳值。随机寻优方法随机寻优方法在超参数网格的基础上选择随机的组合来进行模型训练。可以控制组合的数量，基于时间和计算资源的情况，...
机器学习模型的超参数优化（一）
引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的...
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