人工智能平台 PAI模型性能指标的相关内容

阿里云文档 2025-03-21

微调DeepSeek-R1

DeepSeek-R1是由深度求索公司推出的首款推理模型，该模型在数学、代码和推理任务上的表现优异。深度求索不仅开源了DeepSeek-R1模型，还发布了从DeepSeek-R1基于Llama和Qwen蒸馏而来的六个密集模型，在各项基准测试中均表现出色。本文以蒸馏模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B为例，为您介绍如何微调该系列模型。

阿里云文档 2025-03-19

使用GA实现PAI-DSW跨域加速拉取海外模型或容器镜像

当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建交互式建模 PAI-DSW实例，或者在PAI-DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使PAI-DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。

阿里云文档 2025-03-19

DSW跨域拉取海外模型或容器镜像

当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建DSW实例，或者在DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。

阿里云文档 2025-03-19

部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型

DeepSeek-V3是由深度求索公司推出的一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）大语言模型，DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3-Base训练的高性能推理模型。Model Gallery提供了标准部署和多种加速部署方式，帮助您一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1...

阿里云文档 2025-02-24

PAI部署模型接入AI网关

本文主要介绍如何通过AI网关访问部署在人工智能平台PAI的模型。

文章 2024-11-27 来自：开发者社区

机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况

在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的环节。混淆矩阵和 ROC 曲线是两种常用的评估工具，它们能够提供关于模型预测结果的详细信息。本文将深入探讨混淆矩阵与 ROC 曲线的原理、计算方法以及在 Python 中的应用。一、混淆矩阵混淆矩阵是一种以矩阵形式呈现的评估指标，它能够展示模型在不同类别上的预测情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表...

文章 2024-10-20 来自：开发者社区

手把手教你全面评估机器学习模型性能：从选择正确评价指标到使用Python与Scikit-learn进行实战演练的详细指南

评估一个机器学习模型的性能是整个开发流程中的关键步骤，它决定了模型是否能够有效应用于现实世界的问题。性能评估不仅需要考虑模型的准确性，还需要综合考量诸如可解释性、运行速度、内存消耗等因素。然而，最基本的评估通常聚焦于模型的预测能力是否符合预期。针对不同的任务类型，如分类、回归、聚类等，评价指标也会有所不同。例如，...

文章 2024-08-17 来自：开发者社区

【深度解析】超越RMSE和MSE：揭秘更多机器学习模型性能指标，助你成为数据分析高手！

当我们评估机器学习模型时，经常会遇到各种各样的性能指标。其中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）是最常用的两种度量方法。然而，在实际应用中，选择合适的评估指标至关重要，因为它...

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

`sklearn.metrics`是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能，以便进行模型选择和调优。

一、sklearn.metrics模块概述 sklearn.metrics是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能，以便进行模型选择和调优。二、accuracy_score()函数 1. 函数定义 accuracy_score()函数用于计算...

文章 2024-04-07 来自：开发者社区

机器学习第13天：模型性能评估指标

交叉验证保留交叉验证介绍将数据集划分为两部分，训练集与测试集，这也是简单任务中常用的方法，其实没有很好地体现交叉验证的思想使用代码 # 导入库 from sklearn.model_selection import trai...

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更新时间 2024-12-12 23:00:40

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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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QwQ-32B 模型具有强大的推理能力，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，在数学、代码等核心指标（AIME 24/25、LiveCodeBench）达到 DeepSeek-R1 满血版水平。本方案介绍 QwQ-32B 的多种部署方式，用户可灵活选择，即开即用。

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