人工智能平台 PAI的搜索结果_热门_第16页-阿里云开发者社区

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来自： ModelScope模型即服务

Blade 模型量化优化实践:模型量化优化实践|学习笔记

快速学习 Blade 模型量化优化实践:模型量化优化实践。

# GPU云服务器 # 人工智能平台 PAI # 对象存储 # 存储 # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # PyTorch # TensorFlow # 语音技术 # 算法框架/工具 # 开发者 # 异构计算 # Python

aliyun0925406400-41188

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来自：大数据与机器学习

Python实现支持向量机SVM分类模型线性SVM决策过程的可视化项目实战

# 人工智能平台 PAI # 机器学习/深度学习 # 数据采集 # 数据可视化 # 算法 # Python

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来自：大数据与机器学习

如何从0部署一个大模型RAG应用

本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。

# 客服工作台 # 人工智能平台 PAI # 对象存储 # 人工智能 # 自然语言处理 # 机器人 # 文件存储 # 对象存储

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4月前

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来自：大数据与机器学习

【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升！阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选

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。

# 人工智能平台 PAI # 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 测试技术 # 调度 # 异构计算

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机器学习实战 | LightGBM建模应用详解

本篇详细讲解LightGBM的工程应用方法。LightGBM是微软开发的boosting集成模型，和XGBoost一样是对GBDT的优化和高效实现，但它很多方面比XGBoost有着更为优秀的表现。