人工智能平台PAI

本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。

本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。

本次分享主题为“AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践”，由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术，PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升，确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾，目前已覆盖16个地域，拥有10万张显卡的推理集群。

本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲，聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分，围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务，PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中，介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用，展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及，赋能各行业，推动社会进步。

PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求，提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块，确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发，满足不同企业的特殊需求。典型案例中，某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台，实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理，成功服务于校内外多个场景。

本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。

阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录

在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。

本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。

阿里云推出的AI购物助手解决方案，采用模块化架构，涵盖智能对话引擎、商品知识图谱和个性化推荐引擎。评测显示其在智能咨询问答、个性化推荐和多模态交互方面表现出色，准确率高且响应迅速。改进建议包括提升复杂问题理解、简化推荐过程及优化话术。总体评价认为该方案技术先进，应用效果好，能显著提升电商购物体验并降低运营成本。

本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向医疗场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。

本文介绍了如何将Python Flask应用快速部署到阿里云PAI EAS，并通过API对外提供服务。示例代码包括`web.py`和`demo.py`两个文件，展示了基本的Flask应用和跨文件导入功能。最后，通过阿里云控制台完成服务部署和调用。

设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率

12月10日，NeurIPS 2024在温哥华开幕，阿里云PAI团队论文《PertEval: Unveiling Real Knowledge Capacity of LLMs with Knowledge-Invariant Perturbations》入选Spotlight，PAI团队还进行了“可信AI的技术解读与最佳实践”主题演讲，展示AI工程化平台产品能力。

作为一名扎根在HR培训领域多年的“老兵”，我越来越清晰地感受到，企业内训的本质其实是为企业持续“造血”。无论是基础岗的新人培训、技能岗的操作规范培训，还是面向技术中坚力量的高阶技术研讨，抑或是管理层的战略思维提升课，内训的价值都是在帮助企业内部提升能力水平，进而提高组织生产力，减少对外部资源的依赖。更为重要的是，在当前AI、大模型、Embodied Intelligence等新兴技术快速迭代的背景下，企业必须不断为人才升级赋能，才能在市场竞争中保持领先。

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将神经网络内容，增加物理条件限制

在科技迅猛发展的今天，AI已渗透至多个领域，包括歌词创作。《妙笔生词智能写歌词软件》通过强大算法与海量数据，为新手提供创作指导，快速生成多风格歌词片段，降低创作门槛，节省时间。尽管如此，优秀作品仍需创作者的情感与思考，AI辅助下的歌词创作正逐渐变得更为便捷。

本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2 蒸馏小模型的全链路最佳实践。

基于OCR技术的纸质档案电子化方案，通过先进的AI能力平台，实现手写、打印、复古文档等多格式高效识别与智能归档。该方案大幅提升了档案管理效率，确保数据安全与隐私，为档案馆提供全面、智能化的电子化管理解决方案。

阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作，在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。

阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学金连文教授团队合作，在自然语言处理顶会 EMNLP 2024 上发表论文《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》。VideoCLIP-XL 模型，有效地提升了对视频的长文本描述的理解能力。

阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。

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。

这是一个名为“小绿叶技术博客扫段攻击拦截系统”的Bash脚本，用于监控和拦截TCP攻击。通过抓取网络数据包监控可疑IP，并利用iptables和firewalld防火墙规则对这些IP进行拦截。同时，该系统能够查询数据库中的白名单，确保合法IP不受影响。此外，它还具备日志记录功能，以便于后续分析和审计。

本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型，包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码，即使在无独显的设备上也能完成微调，耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容，适合初学者参考。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

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。

LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架，GitHub 星标超过3万。本次活动通过 PAI×LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，快速搭建文旅领域知识问答机器人，期待看到您与 AI 导游的创意对话！

本文将为您介绍如何在 PAI 大语言模型评测平台，基于裁判员模型，评价开源模型或者微调后模型的性能。该功能限时免费，欢迎使用。

阿里云人工智能平台 PAI 团队与华南理工大学合作在国际多媒体顶级会议 ACM MM2024 上发表 VICTORIA 算法，这是一种面向 StableDiffusion 的多目标图像编辑算法。VICTORIA 通过文本依存关系来修正图像编辑过程中的交叉注意力图，从而确保关系对象的一致性，支持用户通过修改描述性提示一次性编辑多个目标。