强化学习:Markov决策过程(MDP)——手把手教你入门强化学习(二)
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。
小白避坑指南:国内用Colossal-AI微调DeepSeek 1.5B的完整踩坑记录(附镜像加速方案)
本文详细记录了使用Colossal-Ai对DeepSeek-Qwen模型进行微调的过程,包括模型下载、环境部署、数据集处理及代码实现等环节。重点介绍了LoRA低秩适配方法和Colossal-Ai分布式训练框架的使用技巧,解决了模型封装后函数调用冲突、梯度检查点配置等问题。通过命令行参数灵活调整训练配置,最终在两块A100 GPU上完成训练,单卡显存占用约11GB,利用率达85%。文章总结了常见问题及解决方法,为后续研究提供参考。
DistilQwen2.5蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
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推荐平台对于实时特征有三个层次
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。
云上一键部署通义千问 QwQ-32B 模型,阿里云 PAI 最佳实践
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。