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公众号：网络技术联盟站，InfoQ签约作者，阿里云社区签约作者，华为云 云享专家，BOSS直聘 创作王者，腾讯课堂创作领航员，博客+论坛：https://www.wljslmz.cn，工程师导航：https://www.wljslmz.com阿里云机器学习平台PAI在大模型下有很多适用的落地场景，以下是一些常见的场景：
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自然语言处理（NLP）：在NLP领域，大模型常用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务。PAI提供了多种深度学习框架和算法，如BERT、GPT等，可以帮助用户构建和训练大规模的NLP模型。
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计算机视觉（CV）：在CV领域，大模型常用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。PAI提供了多种深度学习框架和算法，如ResNet、YOLO等，可以帮助用户构建和训练大规模的CV模型。
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推荐系统：在推荐系统领域，大模型常用于商品推荐、广告推荐等任务。PAI提供了多种深度学习框架和算法，如Wide & Deep、DeepFM等，可以帮助用户构建和训练大规模的推荐模型。
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强化学习：在强化学习领域，大模型常用于游戏AI、机器人控制等任务。PAI提供了多种强化学习框架和算法，如DQN、DDPG等，可以帮助用户构建和训练大规模的强化学习模型。
2023-05-08 17:39:45赞同 展开评论 打赏 -
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大鹏一日同风起，扶摇直上九万里你好， 支持主流深度学习框架
PAI支持TensorFlow、Caffe及MXNet等主流的机器学习框架。
可视化的建模方式
PAI封装了经典的机器学习算法，具有以下优势：
支持使用拖拽的方式搭建机器学习实验。 支持使用内置的PAI-AutoML进行调参，实现模型参数自动探索、模型效果自动评估、模型自动向下传导及模型自动优化。
一键式的模型部署服务
PAI支持将PAI-Studio、PAI-DSW及PAI-Autolearning生成的训练模型一键式发布为Restful API接口，实现模型到业务的无缝衔接。
2023-05-02 07:46:43赞同 展开评论 打赏 -
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PAI在大模型下有很多优秀的落地场景，具体如下：
自然语言处理（NLP）：NLP领域的大模型，比如BERT、GPT-2等，需要大量计算和存储资源来进行训练和推理。PAI提供了高性能的GPU资源和分布式计算框架，可以支持高效地训练和部署这些大型NLP模型。
图像识别：图像识别任务中常用的卷积神经网络（CNN）等深度学习模型也需要大量的计算和存储资源。PAI提供了强大的GPU资源和分布式计算框架，可以支持训练和部署大型图像分类、目标检测等深度学习模型。
推荐系统：推荐系统通常需要对用户行为数据进行分析和建模，并基于模型输出对用户做出个性化的推荐。随着数据量的不断增加和模型复杂度的提高，推荐系统在处理上也面临了巨大的挑战。PAI提供了分布式计算和存储资源，可以支持大规模用户行为数据的处理和建模，以及在线推荐服务的部署。
金融风控：金融风控是一个信息量大、模型复杂度高的领域，需要处理大量的数据和进行精细的建模。PAI提供了高性能的计算资源和分布式计算框架，可以支持金融风控相关的数据预处理、特征工程、建模和部署等任务。
总之，PAI在大模型下的优势主要体现在其强大的计算和存储资源，以及灵活且易用的分布式计算框架上。这些优势使得PAI成为了许多大规模AI应用的理想选择。
2023-05-02 08:01:45赞同 展开评论 打赏 -
十年摸盘键，代码未曾试。 今日码示君，谁有上云事。阿里云 PAI推出中文稀疏GPT大模型，登顶 ZeroCLUE榜单，
目前，GPT-MoE 模型已在阿里云机器学习PAI EasyNLP项目中开源，和开发者共享中文百亿稀疏GPT大模型技术。 开源项目地址：https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master/examples/rapidformer
2023-05-01 10:22:30赞同 1 展开评论 打赏 -
Pai 作为一款分布式计算平台，可以支持在大模型训练、大数据分析等方面发挥重要作用，下面是一些 Pai 在大模型下的优秀落地场景：
- 训练深度学习模型
Pai 提供了丰富的深度学习框架和运行环境，支持训练大规模的深度学习模型。例如，使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，可以在 Pai 上高效地完成一些具有挑战性的任务，例如在超大规模图像数据集上训练高质量的图像分类模型，或者在海量文本数据上构建强大的自然语言处理模型等。
- 大规模数据分析
Pai 提供了分布式数据处理和分析的能力，可以帮助用户更加高效地处理大规模数据集。例如，使用 Hadoop、Spark 等分布式计算框架和机器学习库，可以对大规模数据集进行离线处理、数据挖掘、模式识别等任务。此外，Pai 还提供了完整的开发工具链和部署方案，可以帮助用户快速启动和运行大规模的数据分析任务。
- 高并发请求处理
Pai 可以根据不同的业务场景提供定制化的高并发请求处理方案，例如构建高性能的 Web 服务、API 服务等。用户可以借助 Pai 提供的负载均衡、容器管理、服务调用等功能，将应用程序部署在 Pai 中，并针对不同的场景进行优化和性能调整，从而能够更加高效地处理大规模的并发请求。
Pai 作为一款具有扩展性和弹性的分布式计算平台，可以在许多大规模数据处理和计算场景下发挥重要作用，这些场景包括但不限于深度学习训练、大规模数据分析、高并发请求处理等。
2023-05-01 09:29:19赞同 展开评论 打赏
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