人工智能平台PAI

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。

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。

本篇文章介绍 Cosmos 最新世界基础模型 Cosmos Reason-1 如何在阿里云人工智能平台 PAI 上进行快速部署使用。

Multimodal LLM训练-模型文件\训练数据加载逻辑源码分析

PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用，通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试

最近在微调LLM的时候，我发现使用uv构建的环境，有时候会找不到Python.h，导致一些库报错，如`fatal error: Python.h: No such file or directory`。通过设置`python-preference`可以解决。

Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家（MOE）模型。目前，PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署，用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱！

4月27日，阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit，性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit模型总参数量为19B，实现 MLLM 与 DiT 的深度融合，在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升，具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力；支持文字替换、风格迁移等11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中，Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型，比肩 GPT-4o 与 Gemin。PAI-ModelGallery 支持Step1X-Edit一键部署方案。

作为国内首个千亿级开源 MoE 模型，DeepSeek-R1 凭借其卓越的代码生成与复杂推理能力，已成为开发者构建智能应用的首选。然而，原始模型在产业落地中面临严峻挑战，部署 671B 满血版模型不仅硬件门槛要求很高，同时吞吐效率和响应延迟也受到了制约。PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，将大模型推理效率推向了 Next Level。

AI时代飞速发展，大模型和AI的应用创新不断涌现，面对百花齐放的AI模型，阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台，解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题，让中小企业快速搭建AI应用。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。

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DistilQwen2.5-R1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-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年3月】，涵盖3月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术，将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明，DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异，尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估，并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。

PAI-Model Gallery 集成国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域，用户可以通过 PAI 以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程，获得更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。 现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型，提供企业级部署方案。

本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。

阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法，包括其基本概念、两种估值方法（首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗）及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法，通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程，并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划，说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。

本文介绍了基于模型的强化学习算法，重点讲解动态规划（DP）。动态规划通过分解问题为子问题求解状态价值函数，利用贝尔曼期望方程迭代更新。其核心性质包括最优子结构和重叠子问题，适用于已知转移概率和奖励的MDP场景。文章回顾了前期强化学习基础，并展望了后续内容如蒙特卡罗法。适合初学者系统了解强化学习算法原理与应用。

本博客以实践为主，带领读者巩固上期关于“Markov决策过程”的核心概念。通过构建学生马尔可夫奖励模型、计算收获值与状态价值，进一步验证贝尔曼方程。详细介绍了转移概率、奖励值及策略概率的设置，并实现了均匀随机策略下的状态价值计算与最优策略的价值评估。结合代码实例，帮助读者深入理解强化学习理论。适合初学者实践与进阶学习。

本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。

本文开启“手把手教你入门强化学习”专栏，介绍强化学习基础概念及实践。强化学习通过智能体与环境交互，学习最优策略以最大化累积奖励，适用于复杂动态决策问题。文章讲解智能体、环境等核心概念，并使用Gym库进行案例实操，如CartPole和MountainCar环境的代码实现。最后预告下期将深入马尔科夫决策过程（MDP）。适合初学者系统了解强化学习并动手实践。创作不易，欢迎关注、点赞与收藏！

DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路，DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能，在较小参数规模下，显著降低了所需的计算资源和推理时长。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 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。

PAI-Rec推荐平台针对实时特征有三个处理层次：1) 离线模拟反推历史请求时刻的实时特征；2) FeatureStore记录增量更新的实时特征，模型特征导出样本准确性达99%；3) 通过callback回调接口记录请求时刻的特征。各层次确保了实时特征的准确性和时效性。

Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术

3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，性能比肩Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。

阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）重磅开源！Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势，轻松实现高质量的视频生成。同时，万相还支持业内领先的中英文文字特效生成，满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型，可获得您的专属阿里万相服务。

为解决大语言模型在资源有限环境下的高计算成本和复杂性问题，阿里云推出了基于 Qwen2.5 的轻量化模型系列 DistilQwen2.5。该模型通过双层蒸馏框架、数据优化策略及参数融合技术，在保留性能的同时显著降低计算资源消耗。本文提供了详细的使用教程和代码示例，方便用户在 PAI 平台上调用。

DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核，显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA，实现了约 16% 的性能提升。

本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节，帮助开发者高效利用计算资源，使用 Model Gallery 功能，轻松完成部署与微调任务。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。