云上AI推理平台全掌握 (4):大模型分发加速
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。
面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
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 构建面向法律场景的大模型 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、金融和教育领域的 RAG 解决方案。
Pai-Megatron-Patch:围绕Megatron-Core打造大模型训练加速生态
Pai-Megatron-Patch(https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch)是阿里云人工智能平台PAI研发的围绕Nvidia MegatronLM的大模型开发配套工具,旨在帮助开发者快速上手大模型,完成大模型(LLM)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。最近一年来,我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能,围绕Megatron-Core(以下简称MCore)进一步打造大模型训练加速技术生态,推出更多的的训练加速、显存优化特性。
云栖实录 | GenAI 时代 AI Infra 工程技术趋势与平台演进
本文根据2024云栖大会实录整理而成,演讲信息如下:
演讲人:林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人;黄博远|阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人
活动:2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
ubuntu22 编译安装docker,和docker容器方式安装 deepseek
本脚本适用于Ubuntu 22.04,主要功能包括编译安装Docker和安装DeepSeek模型。首先通过Apt源配置安装Docker,确保网络稳定(建议使用VPN)。接着下载并配置Docker二进制文件,创建Docker用户组并设置守护进程。随后拉取Debian 12镜像,安装系统必备工具,配置Ollama模型管理器,并最终部署和运行DeepSeek模型,提供API接口进行交互测试。
DistillQwen-ThoughtY:通过变长思维链蒸馏,全面提升模型推理能力!
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。