官方博客-第7页-阿里云开发者社区

  • Post-Training on PAI (4):模型微调SFT、DPO、GRPO

    阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

  • 2024-05-15
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    通义千问API:找出两篇文章的不同

    本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

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  • 2024-05-15
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    大模型推理优化实践:KV cache复用与投机采样

    在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。

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  • 2024-05-15
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    Hologres RoaringBitmap在Lazada选品平台的最佳实践

    Lazada选品平台包含全网商家、商品的圈选,通过Hologres RoaringBitmap能力帮助业务突破选品池20w大小限制,6000+选品池调度完成由12h下降至1h,单个选品池调度时间由90s下降至2s。

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  • 2024-09-27
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    灵魂拷问-前端的作用--性能优化篇

    作者最近在尝试对负责的平台进行性能优化,本文整理了些前端性能优化的一些常见策略。

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  • 2024-07-30
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    阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建

    本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力,以官方帮助文档为参考,搭建了一个以便全天候(7x24)回应客户咨询的AI助手,介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。

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  • 2024-11-29
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    作为开发者,我如何提高任务型大模型应用的响应性能

    本文基于实际场景,分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

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  • 2025-04-11
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    AI开源框架:让分布式系统调试不再"黑盒"

    Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。

  • 2024-09-02
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    【算法精讲系列】阿里云百炼SFT微调实践分享

    本内容为您提供了百炼平台SFT微调的实践案例,帮助您方便并快速借助模型微调定制化您自己的专属模型。

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