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 2024-09-24 来自:开发者社区

探索机器学习模型的可视化技术

机器学习模型通常被视为“黑盒”,其内部工作原理往往难以直接观察。为了提高模型透明度并促进模型的解释性,可视化技术成为了一种重要的手段。通过图形化展示,我们可以更直观地了解模型如何从输入数据中学到特定的表示,以及它是如何做出预测的。可视化技术的应用范围非常广泛,从简单的二维图表到复杂的高维数据表示,都可以通过不同的...

文章 2024-07-31 来自:开发者社区

探索机器学习模型的可视化:从理论到实践

在机器学习领域,模型的可解释性和透明度变得越来越重要。随着模型变得越来越复杂,理解模型如何做出决策也变得更加困难。可视化作为一种强大的工具,可以帮助我们更好地理解模型的行为和性能。在这篇文章中,我们将探索一些流行的可视化技术,并通过代码示例来展示它们是如何工作的。 我们将从最简单的可视化开始:模型准确率的折线图。...

文章 2023-07-14 来自:开发者社区

机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型:准备和可视化数据(保姆级教程)

 本文所用数据免费下载:数据科学机器学习系列5利用Scikit-learn构建回归模型:准备和可视化数据.ipynb-机器学习文档类资源-CSDN文库前文提要:在上一篇文章中我们在本地搭建了机器学习环境,本文中我将使用Scikit-learn详细实现南瓜价格的回归模型,由于篇幅较长,我将分成三篇文章详细讲述,记得在阅读的时候要保持思考。在处理数据和应用机器学习解决方案时,学习如何提出正....

机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型:准备和可视化数据(保姆级教程)
文章 2023-05-19 来自:开发者社区

机器学习模型可视化:基于sklearn和Matplotlib的库​scikit-plot

前言scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库,包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后,常见的操作是对模型进行可视化,则需要使用Matplotlib进行展示。scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。https://scikit-plot.readthedocs....

机器学习模型可视化:基于sklearn和Matplotlib的库​scikit-plot
文章 2022-11-02 来自:开发者社区

机器学习模型可视化的最佳工具(Neptune)

“每个模型都是错误的,但有些模型是有用的”,这句话在机器学习中尤其适用。在开发机器学习模型时,您应该始终了解它在哪里按预期工作以及在哪里失败。您可以使用许多方法来获得这种理解:查看评估指标(您也应该知道如何为您的问题选择评估指标)查看 ROC、Lift Curve、Confusion Matrix 等性能图表查看学习曲线以评估过拟合查看模型对最佳/最坏情况的预测看看模型训练和推理是如何耗费资源的....

机器学习模型可视化的最佳工具(Neptune)

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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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