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。

在企业数字化转型刚需下，低代码作为可视化开发方法，可降低开发门槛、缩短项目周期、适配业务迭代。ECreator 平台集成智能表单等核心功能，能搭建多类型应用，凭借可视化组件与低代码驱动，助力企业高效落地数字化、信息化项目。

建站是通过整合域名、服务器等要素搭建可访问数字平台的过程，分自助建站、CMS系统和代码开发三类工具。核心流程包括需求规划、域名注册（实名认证）、服务器配置（国内需ICP备案），搭建后填充内容并测试优化，解析域名上线，做好后续维护。

Miniconda 可以看作是 Anaconda 的“轻装版”，只自带 conda 包管理器与基础的 Python 运行时。它体积小、部署速度快，特别适合按需创建与管理虚拟环境的用户。与 Anaconda 相比，Miniconda 不会预先安装一大堆科学计算库，你可以根据项目需求再单独选择、安装需要的包，因此整体更轻巧、更灵活。 本文将手把手演示在 Windows 下安装 Miniconda 的全过程：从下载安装器、完成向导配置、设置环境变量，到最后的基础验证与简单示例，帮助你迅速把 Miniconda 用起来。

PyCharm 来自 JetBrains，是一款专为 Python 打造的专业集成开发环境（IDE）。我们用这个工具可以高效地编写、调试并运行 Python 代码，同时还能使用虚拟环境管理、数据库连接以及前端相关功能。无论是在入门阶段练习基础语法，还是在工程化场景中搭建完整项目，PyCharm 用起来都很顺手。

移动互联网时代，响应式设计已成手机端建站主流，无需单独搭建手机端。本文以 PageAdmin CMS 为例，阐述其原生响应式架构、轻量化等适配优势，详细拆解从前期规划、环境安装、响应式模板适配、内容优化，到测试上线与后期维护的全流程，该方案适配中小规模站点，能降低开发维护成本，保障多端用户体验一致性。

本文聚焦 AI 编程前端开发与 PageAdmin CMS 集成的可落地技术方案。先详解 AI 编程前端的三类核心途径（设计稿直转、提示词驱动、脚手架生成）及标准化操作步骤，再阐述 PageAdmin CMS 的环境配置、部署流程，以及栏目模型配置、API 对接、数据渲染等集成实操，形成 “AI 提效 + CMS 赋能” 的网站搭建技术闭环，为开发者提供工程化指引。

本文围绕 PageAdmin（PA）开源 CMS 展开，聚焦新手二次开发核心：先明确 PHP、MySQL 等环境需求，以 PHPStudy 为例详解安装配置、源码部署、数据库创建及系统安装步骤；再阐述后台登录、基础信息修改、栏目与内容管理、简单模板调整及缓存清理等实操流程，为新手提供清晰易懂的入门指南。

本文介绍新手用 PageAdmin CMS 搭建企业官网的核心流程：先准备阿里云资源（域名注册备案、2 核 4G 入门级 ECS、LNMP/LAMP 环境）及下载该 CMS；再分 3 步搭建（部署程序到 ECS、配置数据库完成安装、选模板填内容 + 域名解析与 SSL 配置）；上线后需做数据备份、安全优化与性能监控。

在数字化时代，企业需专业网站拓展市场，网站源码建站因高性价比、强灵活性成中小企业首选，比定制开发成本低、比模板建站自由。选源码要明确需求、看质量售后与 SEO 扩展性，下载用官方渠道，经准备服务器域名、安装设置可上线，助企业低成本建高自由度安全网站。

0.8秒是实时数字人体验的关键阈值，端到端延迟低于此值可实现自然流畅交互。本文解析其技术链路、核心支撑与商业价值，揭示为何这一指标成为数字人从“可用”到“好用”的分水岭。

Lab4AI.cn覆盖全周期科研支撑平台，提供论文速递、AI翻译和AI导读工具辅助论文阅读；支持投稿论文复现和Github项目复现，动手复现感兴趣的论文；论文复现完成后，您可基于您的思路和想法，开启论文创新与成果转化。

QuickSSO是2021年发布的统一身份认证平台，基于OAuth2.0标准，旨在解决企业多应用账号繁杂、登录繁琐和管理分散等问题。其核心功能包括单点登录与应用整合、统一身份与权限管控、多场景协同办公（如即时通讯、网盘、审批流程）以及全面审计与多端适配。平台支持易接入部署，适配各类企业及政务场景，典型案例如与ECreator低代码工具协同搭建客户管理系统，实现高效身份认证与权限管控，是企业数字化转型的重要工具。

Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：Series 和 DataFrame。

通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型，并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。

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。

本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤，涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案，帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。

近期，阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法，GSPO 算法与其他 RL 算法相比，定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。

针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端，阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架，解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题，确保请求不丢失、实例不过载。

Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源，拥有卓越的代码和 Agent 能力，在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。

近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。

为应对大模型服务突发流量场景，阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能，有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能，零代码即可轻松完成配置。

阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵，为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案，正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度，让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。

阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架，创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制，实现思维链与模型能力的精准匹配，发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放，配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。

在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。 阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！

PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践

Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。

阿里云人工智能平台PAI 平台推出模型权重服务，通过分布式缓存架构、RDMA高速传输、智能分片等技术，显著提升大语言模型部署效率，解决模型加载耗时过长的业界难题。实测显示，Qwen3-32B冷启动时间从953秒降至82秒（降幅91.4%），扩容时间缩短98.2%。

通过 PAI-ModelGallery，可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

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。

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。