MATLAB在机器学习模型训练与性能优化中的应用探讨
本文介绍了如何使用MATLAB进行机器学习模型的训练与优化。MATLAB作为强大的科学计算工具,提供了丰富的函数库和工具箱,简化了数据预处理、模型选择、训练及评估的过程。文章详细讲解了从数据准备到模型优化的各个步骤,并通过代码实例展示了SVM等模型的应用。此外,还探讨了超参数调优、特征选择、模型集成等优化方法,以及深度学习与传统机器学习的结合。最后,介绍了模型部署和并行计算技巧,帮助用户高效构建和优化机器学习模型。
大数据AI一体化开发再加速:DataWorks 支持GPU类型资源
大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型,以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构,将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景,DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时,可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境,以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct,介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。
破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”
vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。
大模型推理服务全景图
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”
人工智能产业的蓬勃发展催生了丰富多样的推理模型,为解决特定领域的问题提供了高效的解决方案。DeepSeek 的爆火就是极佳的范例。然而,对于个人用户而言,如何有效地利用这些模型成为一个显著的挑战——尽管模型触手可及,但其复杂的部署和使用流程却让人望而却步。针对这一现象,在大型语言模型(LLM)领域,vLLM 应运而生。通过便捷的模型接入方式,vLLM 让用户能够轻松地向模型发起推理请求,从而大大缩短了从模型到应用的距离。