# 人工智能平台 PAI #
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图解机器学习 | 聚类算法详解
聚类是最常见的无监督学习算法。本文讲解聚类问题常见算法及用途，包括划分聚类的K-Means算法、K-Medoids算法，层次聚类的Single-Linkage 算法、Complete-Linkage算法，和DB-SCAN算法。
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图解机器学习 | XGBoost模型详解
XGBoost一个非常强大的Boosting算法工具包，本文讲解XGBoost的算法原理和工程实现，包括监督学习、回归树、集成、Gradient Boosting详细步骤，以及XGBoost的并行列块涉及、缓存访问等工程优化知识。
【新手必看】PyCharm2025 免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!
PyCharm是由JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE），专为Python开发者设计，支持Web开发、调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等功能。它有专业版、教育版和社区版三个版本，其中社区版免费且适合个人和小型团队使用，包含基本的Python开发功能。安装PyCharm前需先安装Python解释器，并配置环境变量。通过简单的步骤即可在PyCharm中创建并运行Python项目，如输出“Hello World”。
通义千问Qwen-72B-Chat大模型在PAI平台的微调实践
本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。
【DSW Gallery】COMMON_IO使用指南
COMMON_IO模块提供了TableReader和TableWriter两个接口，使用TableReader可以读取ODPS Table中的数据，使用TableWriter可以将数据写入ODPS Table。
使用PAI-DSW生成节日主题AI写真
EasyPhoto 是一个Webui UI插件，用于生成AI肖像画。基于StableDiffusion + 人物定制Lora + ControlNet 的方式实现，支持低代码操作、自定义风格，内置丰富模版，让更多开发者可以灵活地开发自己的风格化的艺术照生成。 本教程基于阿里云人工智能平台PAI，低代码高效率启动EasyPhoto，实现节日氛围美图的快速生成。
阿里云人工智能平台 PAI 开源 EasyDistill 框架助力大语言模型轻松瘦身
本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
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
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，搭建文旅领域知识问答机器人
本次教程介绍了如何使用 PAI ×LLaMA Factory 框架，基于全参方法微调 Qwen2-VL 模型，使其能够进行文旅领域知识问答，同时通过人工测试验证了微调的效果。
requirement.txt 管理python包依赖
在 Python 项目中，`requirements.txt` 用于记录依赖库及其版本，便于环境复现。本文介绍了多种生成该文件的方法：基础方法使用 `pip freeze`，进阶方法使用 `pipreqs`，专业方法使用 `poetry` 或 `pipenv`，以及手动维护方式。每种方法适用不同场景，涵盖从简单导出到复杂依赖管理，并提供常见问题的解决方案，帮助开发者高效生成精准的依赖列表，确保项目环境一致性。
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