部署机器学习模型服务框架KServe组件
KServe是一个基于Kubernetes的机器学习模型服务框架,支持以Kubernetes CRD的形式将单个或多个经过训练的模型(例如TFServing、TorchServe、Triton等推理服务器)部署到模型服务运行时,使得模型的部署、更新和扩展变得更加简单快捷。您可以在控制台安装KServe的核心组件,KServe Controller,以获得基于请求流量自动扩容等能力。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
请问机器学习PAI在使用自定义组件的时候报了这个错误,是哪里配置有问题吗?
请问机器学习PAI在使用自定义组件的时候报了这个错误,是哪里配置有问题吗?已经按照文档把这块注册了
麻烦问下 我使用 机器学习PAI平台上的 算法自定义 python 组件进行模型训练时,涉及到?
麻烦问下 我使用 机器学习PAI平台上的 算法自定义 python 组件进行模型训练时,涉及到第三方库的导入 每次进行训练的时候大量时间都花费在倒库上了,请帮忙看下有什么方式能解决这个问题?
机器学习PAI-Designer算法组件自定义Python脚本组件不能保存提示文件上传失败
机器学习PAI-Designer算法组件自定义Python脚本组件不能保存提示文件上传失败
想问一下这个问题,PAI上python的自定义组件中,我调用了keras包,在高级选项中也已经引入了
想问一下这个问题,PAI上python的自定义组件中,我调用了keras包,在高级选项中也已经引入了,但是代码运行失败。日志显示keras引入成功,但是tensorflow引入失败。怎么办?
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人工智能平台PAI
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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