# 人工智能平台 PAI #
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PAI-TurboX：面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
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PAI-AutoLearning 图像分类使用教程
PAI AutoLearning（简称PAI AL）自动学习支持在线标注、自动模型训练、超参优化以及模型评估。在平台上只需准备少量标注数据，设置训练时长即可得到深度优化的模型。同时自动学习PAI AL平台与EAS模型在线服务打通，一键完成模型部署。下面通过一个番茄(tomato)和黄瓜(cucumber)的图片分类示例来演示整个流程的实现具体操作实现步骤。
人工智能（AI）技术的发展史
人工智能 (AI) 的发展历程从20世纪50年代起步，历经初始探索、早期发展、专家系统兴起、机器学习崛起直至深度学习革命。1950年图灵测试提出，1956年达特茅斯会议标志着AI研究开端。60-70年代AI虽取得初步成果但仍遭遇困境。80年代专家系统如MYCIN展现AI应用潜力。90年代机器学习突飞猛进，1997年深蓝战胜国际象棋冠军。21世纪以来，深度学习技术革新了AI，在图像、语音识别等领域取得重大成就。尽管AI已广泛应用，但仍面临数据隐私、伦理等挑战。未来AI将加强人机协作、增强学习与情感智能，并在医疗、教育等领域发挥更大作用。
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录
DistilQwen2：通义千问大模型的知识蒸馏实践
DistilQwen2 是基于 Qwen2大模型，通过知识蒸馏进行指令遵循效果增强的、参数较小的语言模型。本文将介绍DistilQwen2 的技术原理、效果评测，以及DistilQwen2 在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用方法，和在各开源社区的下载使用教程。
推荐系统[四]：精排-详解排序算法LTR (Learning to Rank)_ poitwise, pairwise, listwise相关评价指标，超详细知识指南。
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requirement.txt 管理python包依赖
在 Python 项目中，`requirements.txt` 用于记录依赖库及其版本，便于环境复现。本文介绍了多种生成该文件的方法：基础方法使用 `pip freeze`，进阶方法使用 `pipreqs`，专业方法使用 `poetry` 或 `pipenv`，以及手动维护方式。每种方法适用不同场景，涵盖从简单导出到复杂依赖管理，并提供常见问题的解决方案，帮助开发者高效生成精准的依赖列表，确保项目环境一致性。
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