人工智能平台PAI

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。

因为huggingface目前国内已无法访问，按照原有的手册安装时就会报错，本文给出解决办法，以顺利完成安装和使用

在pai平台上可公开读取的数据集，不用再费劲去下载和处理数据集： Taobao 数据集介绍 Avazu CTR 数据集 AliCCP 数据集 CENSUS 数据集

EasyRec是一个配置化的企业级推荐算法框架(https://github.com/alibaba/EasyRec)，是阿里云PAI平台自研的适用于推荐广告、搜索场景的深度学习算法库，它实现了多种业界常用的模型，包括DSSM、MIND召回模型，DeepFM、多塔、DIN排序模型，还有ESMM、DBMTL、MMoE等多目标排序模型。 本文介绍EasyRec的PAI-Designer组件和预制模板。

助力模型推理服务降本增效，适用于推理成本敏感场景，如：AIGC内容生成异步推理、批量图像处理、批量音视频处理等。

BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。

这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法，采用两阶段的训练方法，检测文本中最有可能是命名实体的Span，并且准确判断其实体类型，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升预训练语言模型在命名实体识别任务上的精度。

“创新大师杯”全球AI极客挑战赛征文活动开始了！

机器学习平台PAI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。开发者可以通过PAI快速构建训练模型，如搭建一些《物体识别》、《验证语音降噪等》有趣的实验模型，也可以契合企业需求，实现企业个性化推荐，小编整理了一些基于PAI平台的模型开发训练指南，供开发者参考收藏。

本文介绍的是阿里巴巴团队发表在 SIGIR’2018 的论文《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章基于 Multi-Task Learning (MTL) 的思路，提出一种名为ESMM的CVR预估模型，有效解决了真实场景中CVR预估面临的数据稀疏以及样本选择偏差这两个关键问题。后续还会陆续介绍MMoE，PLE，DBMTL等多任务学习模型。

工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的多种开源工具和框架，这里详细解读下阿里云推出的PAI(Platform of Artificial Intelligence)。其致力于通过系统与算法协同优化的方式，来有效解决Deep Learning训练工具的使用效率问题，目前PAI集成了TensorFlow、Caffe、MXNet这三款流行的Deep Learning框架，并针对这几款框架做了定制化的性能优化支持，以求更好的解决用户建模的效率问题。

【AI大模型面试宝典】聚焦分词器核心考点！详解BPE、WordPiece、SentencePiece原理与实战，覆盖中文分词最佳实践、词汇表构建、特殊标记处理，助你轻松应对高频面试题，精准提升offer竞争力！

阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵，为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案，正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度，让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。

在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。 阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！

PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用，通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

AI时代飞速发展，大模型和AI的应用创新不断涌现，面对百花齐放的AI模型，阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台，解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题，让中小企业快速搭建AI应用。

阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。

本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。

本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法，包括其基本概念、两种估值方法（首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗）及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法，通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程，并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划，说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。

3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，性能比肩Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。

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。

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。

《YOLO11魔术师专栏》专栏介绍

近期，大模型推理社区（vLLM，SGLang 等）普遍开始关注框架运行时开销，提出了多步调度、异步输出处理、独立 API Server 进程等工作，来分摊或掩盖部分开销。 在我们的实际业务场景中，也观察到高额的框架开销严重限制了系统吞吐，特别是在高并发（>1k）场景下，运行时开销已经接近或高于 GPU 运行时间，导致资源严重浪费和性能下降。为此，BladeLLM 设计并实现了基于 Python 的纯异步 LLM 推理架构 -- TAG (Totally Asynchronous Generator) ，以最大程度提高 GPU 利用率，提升引擎性能。

Python基于深度学习算法实现图书推荐系统项目实战

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DPO算法提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现大语言模型的DPO对齐微调。本文以阿里云最近推出的开源大型语言模型Qwen2（通义千问2）系列为例，介绍如何在PAI-QuickStart实现Qwen2的DPO算法对齐微调。

Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测)

Python实现用PSO粒子群优化算法对KMeans聚类模型进行优化项目实战

OS Copilot 概要 OS Copilot 是阿里巴巴云针对Linux操作系统开发的智能助手，集成在Alibaba Cloud Linux中，利用大模型技术提供自然语言问答、命令行辅助、阿里云CLI调用和系统运维功能。它尤其适合新手，直观的交互方式提升效率。此外，OS Copilot支持在操作系统内直接管理阿里云资源，简化运维任务。目前，该助手仅在特定版本的Alibaba Cloud Linux上可用。体验者可以通过提供的链接和指南进行实操，体验其功能，如命令行的自然语言交互和环境变量配置。OS Copilot在提高用户体验和工作流集成方面的创新，预示着未来AI在操作系统中的广泛应用。

Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

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。

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。

本文以CIFAR10数据集为例，通过自定义神经元网络，完成模型的训练，并通过Flask完成模型的在线部署与调用，考略到实际生产模型高并发调用的述求，使用service_streamer提升模型在线并发能力。

从大规模电商图文数据中自动化构建多模态概念级知识图谱的方案，随后将概念级多模态先验知识注入到VLP模型中，以实现跨模态图文样本在概念层面进一步对齐。

GraphLearn团队和浙大联合发表的论文被评选为EuroSys2023 best poster。

PAI-Blade是 PAI 推出的通用推理优化工具，可以通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。

目前很多平台方都有团伙作案的情况发生，比如团伙性薅羊毛，比如团伙性的制造一些虚假信息，团伙性发送违法广告。之所以是团伙性作案，因为作案人员之间有某种关系连接。当业务方获取了人员关系之后，能否成功挖掘出违规团伙，关系到平台的安全。

随着人工智能相关产业的持续火热，越来越多的同学开始尝试使用机器学习算法去解决问题。阿里云机器学习PAI平台作为人工智能行业的黑产物，每天都会收到用户们大量的咨询。为了更好地服务PAI平台的用户，同时也为了缓解售后同学的工作量。