人工智能平台PAI
阿里云PAI大模型评测最佳实践
在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。
通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型在PAI-QuickStart的微调与部署实践
Qwen1.5（通义千问1.5）是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版，该模型推出了多个规模，从0.5B到72B，满足不同的计算需求。此外，该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型，为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen1.5模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen1.5系列模型的微调和快速部署。
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
AI加速引擎PAI-TorchAcc：整体介绍与性能概述
PAI-TorchAcc(Torch Accelerator)是阿里云人工智能平台PAI开发的Pytorch上的大模型训练加速框架。PAI-TorchAcc提供了一套基于Pytorch的简洁、易用的接口，无需进行模型转换就可以无缝地接入HuggingFace上的模型，并用多种分布式策略进行训练加速。本文详细介绍PAI-TorchAcc的产品能力与性能。
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
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Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战
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Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
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Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战
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阿里云人工智能平台PAI论文入选OSDI '24
阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。
Python实现贝叶斯岭回归模型(BayesianRidge算法)并使用K折交叉验证进行模型评估项目实战
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Python实现人工神经网络回归模型(MLPRegressor算法)并基于网格搜索(GridSearchCV)进行优化项目实战
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Python基于低方差特征选择(VarianceThreshold)、遗传算法(TPOTRegressor)实现信用评分卡模型
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Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战
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