人工智能平台PAI

阿里云机器学习平台PAI开发的Pytorch训练加速框架PAI-TorchAcc已接入最新开源的大语言模型 OLMo。在保证模型效果和易用性的前提下，PAI-TorchAcc相对 PyTorch 性能在 OLMo 1B 上加速比达到 1.64X，在 OLMo 7B 上加速比达到 1.52X。本文分析了 PAI-TorchAcc 的性能收益来源。

使用PAI-DSW搭建Stable Diffusion XL Turbo完成AI画画功能，轻松实现随手涂鸦变精美画作，人人都可当AI画家！诚邀AIGCer参与挑战，沉浸式体验云上绘画AIGC创新之旅。制作上传专属美画，即有机会抽取Powerbeats Pro、台式升降桌等七重奖品！

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本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍基于 tranformers 库做的重新设计，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。

人工智能平台PAI是是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务；本合集将收录PAI常见的报错信息和解决策略，帮助用户迅速定位问题并采取相应措施，确保机器学习项目的顺利推进。

阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

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人工智能平台PAI是指阿里云提供的机器学习平台服务，支持建模、训练和部署机器学习模型；本合集将介绍机器学习PAI的功能和操作流程，以及在使用过程中遇到的问题和解决方案。

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您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI实现AI作画，涂鸦也能生成精美画作。

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探索阿里云PAI平台的试用体验，试用地址在[PAI-EAS试用](https//developer.aliyun.com/topic/pai/svd?spm=a2c6h.27234800.J_6638147300.2.717259efR1C0is)，提供丰富的资源，如A10服务器。

机器学习入门知识

PAI（平台为智能，Platform for Artificial Intelligence）是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台，旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。

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PAI（平台为智能，Platform for Artificial Intelligence）是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台，旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。

随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。

M2Doc是一种创新的多模态融合方法，设计用于增强文档版面分析任务中的纯视觉目标检测器。该方法包括Early-Fusion和Late-Fusion模块，前者通过门控机制融合视觉和文本特征，后者则在框级别合并这两种特征。M2Doc易于集成到各种目标检测器，实验证明它能显著提升DocLayNet和M6Doc数据集上的性能，特别是与DINO结合时，在多个数据集上达到SOTA结果。此外，研究表明M2Doc对于增强复杂逻辑版面分析任务中的文本理解和语义关联特别有效。

多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。

近日，阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题：在处理结构化表格数据（tabular data）时，深度模型是否拥有有效的归纳偏差（inductive bias）。

本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

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人工智能平台PAI是指阿里云提供的机器学习平台服务，支持建模、训练和部署机器学习模型；本合集将介绍机器学习PAI的功能和操作流程，以及在使用过程中遇到的问题和解决方案。

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本文介绍如何在PAI平台针对Mixtral 8x7B大模型的微调和推理服务的最佳实践，助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。

本文将以 Qwen-72B-Chat 为例，介绍如何通过PAI平台的快速开始（PAI-QuickStart）部署和微调千问大模型。

Mixtral 8x7B 是Mixtral AI最新发布的大语言模型，是当前最为先进的开源大语言模型之一。阿里云人工智能平台PAI，提供了对于 Mixtral 8x7B 模型的全面支持，开发者和企业用户可以基于 PAI-快速开始轻松完成Mixtral 8x7B 模型的微调和部署。

教程中，您将学习如何使用阿里云模型在线服务（PAI-EAS）的预置镜像，快速部署AIGC Stable Diffusion SDWebUI绘画的AI-Web应用，以及启动WebUI进行模型推理。

应用场景：四层别墅，每层面积1000平+，有自己的地下停车场，地下酒窖，阳光房，花园，广场。在此场景下想做一个智能机器人管家。 主要功能： 1、自动跟随制定的人，可以根据设定的人的语音指令做一些动作，比如：停下、充电、倒退、去某个地方等等。 2、可以根据设定的人的语音回答一些常见问题，比如：今天天气，股票走势，黄金走势，钢铁走势等能够从网上直接获取到的信息。 3、可以根据设定的人的语音回答一些本地问题，比如家里还有多少酒，调一下某地的监控，花房的温度多少，打开某房间的空调。 4、可以帮助做一些本企业决策性的问题。

本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。

本文详细介绍阿里云人工智能平台PAI团队研发的PAI-REC以白盒化的方式快速构建推荐全链路方案，帮助用户更好的落地深度学习推荐算法。