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。
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。
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。
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...
【机器学习】模型融合Ensemble和集成学习Stacking的实现
原理 （1）模型融合（2）集成学习 实现 参考资料 from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier from mlxtend.classifier import StackingClassifier from lightgbm import LGBMClassifier from ...
探索机器学习中的模型融合技术
机器学习模型融合技术，通常被称为集成学习，是当前人工智能领域的一个热点。它的核心思想是结合多个模型来提升整体的性能。这种技术在各种数据科学竞赛和实际业务问题中被证明是提高预测精度的有效途径。 模型融合的方法多种多样，从最简单的模型平均到复杂的多层融合结构，每一种方法都有其独特的应用场景和效果。首先，我们来看模型平均法ÿ...
【Python机器学习专栏】机器学习中的模型融合技术
在机器学习领域，模型融合技术是一种提高预测性能的有效方法。它通过结合多个模型的预测结果来获得比单一模型更准确、更鲁棒的预测。模型融合可以应用于不同类型的模型，包括决策树、神经网络、支持向量机等。本文将介绍模型融合的基本概念、常见的融合方法和如何在Python中实现模型融合。 模型融合的基本概念 模型融合（Model Ensemble）或集成...
构建高效机器学习模型的策略与实践云端防御：融合云计算与网络安全的未来策略
在机器学习领域，构建一个既快速又准确的模型是每个数据科学家的操作。以下是一些关键策略和步骤，它们可以帮助我们构建出一个高效的机器学习模型。 首先，数据预处理是任何机器学习项目的基础。数据应该被清洗、规范化和转换，以便机器学习算法能够更好地理解。特征选择也非常关键，一个好的特征集合可以显著提升模型的性能。此外，处理...
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）note：项目链接以及码源见文末1.赛题简介了解赛题赛题概况数据概况预测指标分析赛题数据读取pandas分类指标评价计算示例回归指标评价计算示例EDA探索载入各种数据科学以及可视化库载入数据总览数据概况判断数据缺失和异常了解预测值的分布特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布数字....
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