人工智能平台PAI

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AIGC生成专属双旦美图，节日氛围拉满基于 EasyPhoto X 人工智能平台 PAI，完成圣诞/新年主题个人AIGC写真生成。

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。

在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，基于LangChain的检索知识库实现知识问答。旨在建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

阿里云人工智能平台PAI【企业AI成长营】系列课程上线！第一弹：企业AI问答知识库训练营，手把手带你从入门到实操快速完成知识库搭建，助力企业AI应用落地。

本教程中，您将学习如何在阿里云模型在线服务（PAI-EAS）一键部署基于开源模型通义千问的WebUI应用，以及使用WebUI和API进行模型推理。

基于PAI-DSW快速启动Stable Diffusion WebUI，创作你的专属冬日主题AI画作！

OneCode是一款基于DDD模型驱动设计的低代码引擎。从2022年底推出以来，现在的最新版本是1.1.0。本文重点是采用OneCode提供的工具来实际搭建一个简单的（员工请销假）业务应用。在搭建过程中穿插讲解一些功能设计思想以及使用方法。

近期，阿里云人工智能平台PAI主导的多篇论文在EMNLP2023上入选。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。此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的自然语言处理算法达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了中国人工智能技术创新在国际上的竞争力。

近日，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学张伟教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了基于认知理论所衍生的CogTree认知树生成式语言模型。通过两个系统：直觉系统和反思系统来模仿人类产生认知的过程。直觉系统负责产生原始问题的多个分解假设，反思系统对直觉系统产生的假设进行验证，并选择更有可能的假设进行后续生成，直到达到最终结果。通过上述双系统的迭代式生成，可以提升大模型的解题准确度。

近日，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性，发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏，局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点，将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点，我们利用对比学习构造图结构不同难度的正负样本来进一步加强语义稀疏的问题。

本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。

点击率（CTR）预测模型在广告和推荐系统中发挥着重要作用。本文将深入介绍如何利用阿里云相关产品搭建CTR点击模型。我们将使用MaxCompute、机器学习平台PAI、DataWorks等阿里云产品，通过代码示例和详细说明，带你一步步完成整个流程。

近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队、达摩院自然语言处理团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于机器翻译增加的跨语言机器阅读理解算法X-STA。通过利用一个注意力机制的教师来将源语言的答案转移到目标语言的答案输出空间，从而进行深度级别的辅助以增强跨语言传输能力。同时，提出了一种改进的交叉注意力块，称为梯度解缠知识共享技术。此外，通过多个层次学习语义对齐，并利用教师指导来校准模型输出，增强跨语言传输性能。实验结果显示，我们的方法在三个多语言MRC数据集上表现出色，优于现有的最先进方法。

近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值

通过八爪鱼rpa自动化的方式，我们可以实现财务工作的智能化管理，提高工作效率和准确性。同时，八爪鱼rpa的使用也非常简单，用户可以通过可视化的界面进行操作，无需编写复杂的代码。因此，八爪鱼rpa不仅适用于大型企业，也适合中小型企业使用。

通过使用八爪鱼rpa进行招聘数据汇总，企业可以实现数据的自动化收集和处理，大大提高工作效率和数据准确性。同时，减少了人为因素带来的错误和遗漏，降低了人力成本，帮助企业更好地应对招聘需求的增长。

每当有新员工入职时，需要将其个人信息逐一录入系统，包括姓名、身份证号码、银行账户等。这项工作既繁琐又耗时，容易出现人为错误，对人力资源管理部门的工作效率和数据准确性带来了挑战。 为了解决这些问题，rpa机器人的应用成为了一种有效的解决方案。

八爪鱼rpa可以自动完成重复繁琐的工作，大幅提升工作效率。例如，在房屋征收管理中，八爪鱼rpa可以自动将大量的房屋征收信息准确地录入到系统中，节省了大量的时间和精力。

RPA机器人可以帮助客户完成考勤到业务系统下载考勤报告、数据分析透视和邮件发送等系列工作内容。凭借7x24小时的工作优势，帮助人力资源团队在每月、每季度重要节点高效完成工作，节省时间

在企业中，需要对离职员工的信息进行整理、归档和更新，同时还需要进行分类管理、电子档案系统、保密管理等操作和定期维护。然而，这些工作通常需要耗费大量的时间和人力资源，而且容易出现人为错误。

新手必看！ChatGPT常见问题总整理，你遇到了几个？

选择python3.10,下载后傻瓜式安装（最好确保你的系统之前没有安装过python，或者你先卸载掉之前安装过的python）。2.执行 conda install mamba -n base -c conda-forge。这个过程比较长，需要安装一些依赖库，国内网络源不是特别好，如果有条件可以使用合法的代理。我安装到了C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts路径下，1.安装 git，这个很简单，网上一大堆教程， 这里不再赘述。安装过程中记录下你的安装路径，后边需要加入环境变量。

本文根据2023云栖大会阿里云研究员，阿里云计算平台事业部首席架构师，阿里云人工智能平台PAI和大数据开发治理平台DataWorks负责人---林伟演讲实录整理而成，演讲主题：”大数据AI一体化的解读“。

基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。

2023年10月31日，2023云栖大会上，阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布阿里云人工智能+大数据平台升级发布，以服务大模型时代下各行各业的业务创新。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩方法，在人工智能领域有广泛应用。目前深度学习模型在训练过程中对硬件资源要求较高，例如采用GPU、TPU等硬件进行训练加速。但在模型部署阶段，对于复杂的深度学习模型，要想达到较快的推理速度，部署的硬件成本很高，在边缘终端上特别明显。而知识蒸馏利用较复杂的预训练教师模型，指导轻量级的学生模型训练，将教师模型的知识传递给学生网络，实现模型压缩，减少对部署平台的硬件要求，可提高模型的推理速度。