部署DeepSeek-V3模型
DeepSeek-V3是由DeepSeek推出的一款拥有6710亿参数的专家混合(MoE)大语言模型。在多个评测中,该模型的表现优异,超越了众多开源竞品模型。本文为您介绍如何在Model Gallery中部署该模型。
PAI-Rec 模型部署到PAI-EAS
模型部署到PAI-EAS介绍完成补数据和模型训练以后,下一步是将模型部署到PAI-EAS,进行线上打分。操作指南在DataWorks中找到部署脚本点击解锁,进行修改脚本将最后一行代码注释,倒数第二行代码取消注释。倒数第二行是创建PAI-EAS服务的命令,最后一行是更新模型的命令。第一次执行需要执行创...
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-Instruct模型为例为您介绍如何在Model Gallery中部署和微调该系列模型。
通义千问1.5模型部署与微调
通义千问1.5(qwen1.5)是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列包括Base和Chat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,本文以通义千问1.5-7B-Chat模型为例为您介绍如何在Model Gallery中部署和微调该系列模型。
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
大语言模型的训练和推理过程存在高能耗及长响应时间等问题,这些问题限制了其在资源有限场景中使用。为了解决这些问题,PAI提出了模型蒸馏功能。该功能支持将大模型知识迁移到较小模型,从而在保留大部分性能的同时,大幅降低模型的规模和对计算资源的需求,为更多的实际应用场景提供支持。本文将以通义千问2(Qwen2)大语言模型为基础,为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
【机器学习】基于扩散模型的文本到音频生成:突破数据局限,优化音频概念与实践顺序
随着数字化技术的迅猛发展,音乐和电影行业对音频生成技术的需求日益旺盛。其中,从文本提示生成音频的技术正成为研究的热点。然而,现有的基于扩散模型的文本到音频生成方法,往往受限于数据集的大小和复杂性,难以准确捕捉并反映输入提示中的概念与事件的时间顺序。近日,一篇新的论文提出了一种在数据有限的情况下提升音频生成性能的方法,引发了业界的广泛关注。 一、现有模型的局限与挑战 当前...
过拟合和欠拟合:机器学习模型中的两个重要概念
引言在机器学习模型中,过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和趋势,对于提高机器学习模型性能和实用性具有重要意义。过拟合和欠拟合的概念过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现优良,但在测试数据上表现较差的现象。这意味着模型在训练数据集上学习了过多的特定细节,以至于在新的、未见过的数据上无法泛化。相反,欠拟合是....
简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别
简述机器学习模型性能度量中Precision、Recall、BEP、F1、ROC和AUC等概念的联系和区别。答:一个二分类问题的混淆矩阵如下所示:Precision:译为查准率或精确率,一般缩写为P。它是针对模型的预测结果而言的,表示的是预测为正的样例中有多少是真正的正样例,公式表示为:Recall:译为查全率或召回率,一般缩写为R。它是针对我们原来的样本而言的,表示的是样本中的正例有多少被预测....
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