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11月前
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[python 技巧] 快速掌握Streamlit: python快速原型开发工具
本文旨在快速上手python的streamlit库,包括安装,输入数据,绘制图表,基础控件,进度条,免费部署。
机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读
本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识,包括数据清洗(数据对齐、缺失值处理、异常值处理),特征构建,特征变换,特征选择与实战特征工程经验等内容。
阿里云PAI-灵骏大模型训练工具Pai-Megatron-Patch正式开源!
随着深度学习大语言模型的不断发展,其模型结构和量级在快速演化,依托大模型技术的应用更是层出不穷。对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将大模型消耗的算力发挥出来,还要应对大模型的持续迭代。开发简单易用的大模型训练工具就成了应对以上问题广受关注的技术方向,让开发者专注于大模型解决方案的开发,降低大模型训练加速性能优化和训练/推理全流程搭建的人力开发成本。阿里云机器学习平台PAI开源了业内较早投入业务应用的大模型训练工具Pai-Megatron-Patch,本文将详解Pai-Megatron-Patch的设计原理和应用。
阿里云PAI大模型评测最佳实践
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。
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。
PyCharm启动项目和调试项目
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。
【AI INSIDE大会演讲】阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“「人工智能」已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今,AI不再只是「能够在围棋比赛中战胜世界冠军」的技术了,人们对于它有了更多的期许。而在AI技术和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟,如何弥补这一鸿沟,为AI技术的终端用户产生真正的价值?本文中,达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。”
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