人工智能平台PAI

玩转数据系列文章通过简单地案例搭建，介绍如何通过阿里云机器学习平台进行数据挖掘。

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。

数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用，然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需

概述 FM (Factorization Machine) 算法可进行回归和二分类预测，它的特点是考虑了特征之间的相互作用，是一种非线性模型，目前FM算法是推荐领域被验证的效果较好的推荐方案之一，在诸多电商、广告、直播厂商的推荐领域有广泛应用。

机器学习PAI通过声音数据分辨男女（含语音特征提取相关数据和代码）

最近热播的反腐神剧“人民的名义”掀起来一波社会舆论的高潮，这部电视剧之所能得到广泛的关注，除了老戏骨们精湛的演技，整部剧出色的剧本也起到了关键的作用。笔者在平日追剧之余，也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析，希望从数据的角度得到一些输入。

人工智能千千万，没法落地都白干。 自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后，群众们表示想看一波更加接地气，最好是那种能10分钟上手，一辈子受用的模型。 这次，我们就通过某著名电商公司的公开数据集，在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统！

征文大赛奖品丰厚

PAI-STUDIO在支持OSS数据源的基础上，增加了对MaxCompute表的数据支持。用户可以直接使用PAI-STUDIO的Tensorflow组件读写MaxCompute数据，本教程将提供完整数据和代码供大家测试。

iip<br />数据源:撒地方<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:读数据表,线性回归(旧),SQL脚本,过滤与映射,合并列<br />

实验名称实验名称实验名称<br />数据源:实验名称<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />

利用精灵能力值判断精灵是否为极品精灵<br />数据源:kaggle<br />数据大小:16.5 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:读数据表,拆分<br />

test<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

实战分享：CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

Miniconda 可以看作是 Anaconda 的“轻装版”，只自带 conda 包管理器与基础的 Python 运行时。它体积小、部署速度快，特别适合按需创建与管理虚拟环境的用户。与 Anaconda 相比，Miniconda 不会预先安装一大堆科学计算库，你可以根据项目需求再单独选择、安装需要的包，因此整体更轻巧、更灵活。 本文将手把手演示在 Windows 下安装 Miniconda 的全过程：从下载安装器、完成向导配置、设置环境变量，到最后的基础验证与简单示例，帮助你迅速把 Miniconda 用起来。

test<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,过滤式特征选择,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

融合方案<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台，旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时，可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

大模型使用混乱？费用失控、切换成本高、权限难管？LiteLLM 是轻量实用的大模型网关，统一 OpenAI 兼容接口，纳管 OpenAI、Qwen、本地 vLLM/Ollama 等多源模型。支持 Docker Compose 一键部署、虚拟 Key 权限控制、预算限额与全链路可观测性，业务代码零改造即可接入。

国产AI神器Deepseek，本地离线使用教程！

2026年，大模型竞争正从“谁更强”转向“谁更稳、更适配工程”。Gemini凭借推理结构一致性、长上下文稳定性及多模型协同友好性，成为生产系统关键选项，推动AI架构向“可调度的模型能力”演进。

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。

本文聚焦 AI 编程前端开发与 PageAdmin CMS 集成的可落地技术方案。先详解 AI 编程前端的三类核心途径（设计稿直转、提示词驱动、脚手架生成）及标准化操作步骤，再阐述 PageAdmin CMS 的环境配置、部署流程，以及栏目模型配置、API 对接、数据渲染等集成实操，形成 “AI 提效 + CMS 赋能” 的网站搭建技术闭环，为开发者提供工程化指引。

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。

(本实验会用到流式机器学习算法，正处于邀测状态，需要申请开通)PAI地址：https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请：https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端，往往会收到热点新闻推送相关的内容。

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

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。

零基础建站难？AI生成网站成新选择！无需代码、低成本，三步搞定：①明确目标场景；②用自然语言生成页面与前后端代码（如LynxCode）；③优化交互与适配。AI不替代开发者，而是降低门槛、提升效率，助创业者快速验证想法。

阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试

小样本类增量学习代表了机器学习领域中一个高度挑战性的议题，其核心目标在于能够在仅有限的数据支持下识别新类别，同时保留对已学习类别的认知，而无须重新训练整个模型。这一目标在模型需适应新类别的同时使用有限训练数据的情况下尤为艰巨。针对上述挑战，我们提出了一种创新性策略，称为多重混合自蒸馏。旨在为类增量学习阶段准备一个具有高度可扩展性和包容性的特征空间。

本文围绕 PageAdmin（PA）开源 CMS 展开，聚焦新手二次开发核心：先明确 PHP、MySQL 等环境需求，以 PHPStudy 为例详解安装配置、源码部署、数据库创建及系统安装步骤；再阐述后台登录、基础信息修改、栏目与内容管理、简单模板调整及缓存清理等实操流程，为新手提供清晰易懂的入门指南。

本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤，涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案，帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。

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。

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。

本⽂简要介绍我们在电商下对CLIP模型的优化，以及上述模型在公开数据集上的评测结果。最后，我们介绍如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型。

本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。

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文叙述的 Big Data for AI 最佳实践，基于阿里云人工智能平台PAI、MaxCompute自研分布式计算框架MaxFrame、Data-Juicer等产品和工具，实现了大模型数据采集、清洗、增强及合成大模型数据的全链路，解决企业级大模型开发应用场景的数据处理难题。

随着AI、图形学等技术进步，数字人产业快速发展。2025年我国相关企业超1200家，规模突破300亿元。阿里、华为、腾讯、世优科技等企业在电商、通信、社交、AI交互等领域领先，推动数字人在金融、政务、教育等场景落地。技术趋同下，全栈能力与行业理解成竞争关键。

本脚本适用于Ubuntu 22.04，主要功能包括编译安装Docker和安装DeepSeek模型。首先通过Apt源配置安装Docker，确保网络稳定（建议使用VPN）。接着下载并配置Docker二进制文件，创建Docker用户组并设置守护进程。随后拉取Debian 12镜像，安装系统必备工具，配置Ollama模型管理器，并最终部署和运行DeepSeek模型，提供API接口进行交互测试。

本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人 活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场

为解决大语言模型在资源有限环境下的高计算成本和复杂性问题，阿里云推出了基于 Qwen2.5 的轻量化模型系列 DistilQwen2.5。该模型通过双层蒸馏框架、数据优化策略及参数融合技术，在保留性能的同时显著降低计算资源消耗。本文提供了详细的使用教程和代码示例，方便用户在 PAI 平台上调用。

PyCharm 来自 JetBrains，是一款专为 Python 打造的专业集成开发环境（IDE）。我们用这个工具可以高效地编写、调试并运行 Python 代码，同时还能使用虚拟环境管理、数据库连接以及前端相关功能。无论是在入门阶段练习基础语法，还是在工程化场景中搭建完整项目，PyCharm 用起来都很顺手。