人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台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，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
【DSW Gallery】Grounded-SAM 马赛克熊使用示例
由IDEA-CVR主导的Grounded-SAM(https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything)项目,可以通过任意组合Foundation Models,实现各种视觉工作流场景的应用。 PAI-DSW的Grounded-SAM v0.1版本中最酷炫的功能是：可以实现只输入图片，就可以无交互式完全自动化标注出图片的检测框和分割掩码。
玩转AIGC | 5分钟使用PAI一键部署Stable Diffusion AI绘画应用
本文将展示如何通过阿里云机器学习PAI 快速部署SD文生图模型并启动WebUI 进行推理服务。
【DSW Gallery】如何在DSW/DLC中使用企业版镜像服务ACR
PAI-DSW是一款云端机器学习开发IDE，为您提供交互式编程环境。用户可以使用官方镜像或者自定义镜像，创建DSW实例；进入DSW实例后，用户有root权限可以任意自定义环境（安装更新系统软件，Python包等），然后保存环境到ACR中，然后用于PAI-DLC进行分布式训练。本文将介绍如何在DSW/DLC中使用阿里云提供的容器镜像服务ACR。
【DSW Gallery】基于MAE的自监督学习示例
EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文自监督学习-MAE为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyCV。
基于单机最高能效270亿参数GPT模型的文本生成与理解
针对GPT基础模型参数量大，训练&推理硬件资源消耗过高等问题，我们采用GPT+MoE的技术架构路线，探索单机最高能效的绿色低碳GPT大模型训练&推理软硬一体化适配技术在中文文本生成场景的落地可行性。
一体化大数据智能计算平台 ODPS 产品年度发布
阿里云ODPS全新升级，存储、调度、元数据一体化融合 ，从 Processing 升级为 Platform，即 Open Data Platform and Service。本次峰会，同步发布了新的产品能力，即MaxCompute 引擎新功能发布及Hologres 引擎新功能发布。
【DSW Gallery】 基于EasyCV的Mask2Former图像分割示例
EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文将介绍使用EasyCV进行图像分割模型的训练和预测。
【DSW Gallery】基于YOLOX模型图像检测示例
EasyCV是基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具，并包含图像分类，度量学习，目标检测，姿态识别等视觉任务的SOTA算法。本文以YOLOX模型图像检测为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyCV。
【DSW Gallery】 XGBoost:如何使用XGBoost解决回归问题
XGBoost作为机器学习领域的一款经典的Boosting算法，深受学界和工业界的推崇。其中很重要的一点就是它具有优秀的鲁棒性，并且在工程实现上面进行了大量的优化，在模型的复杂度和性能之间取得了很好的平衡。
【DSW Gallery】DSW实例管理
PAI-DSW是一款云端机器学习开发IDE，为您提供交互式编程环境，适用于不同水平的开发者。本文介绍在控制台如何管理使用DSW实例，包括如何创建，停止，启动，以及设置定时关机等操作。
YOLOX-PAI:加速YOLOX,比YOLOV6更快更强
本文，我们将逐一介绍所探索的相关改进与消融实验结果，如何基于PAI-EasyCV使用PAI-Blade优化模型推理过程，及如何使用PAI-EasyCV进行模型训练、验证、部署和端到端推理。欢迎大家关注和使用PAI-EasyCV和PAI-Blade，进行简单高效的视觉算法开发及部署任务。
最新活动！机器学习PAI：企业AI加速计划（第一期）
最新活动，企业AI加速计划开启！两大权益等您来领： 1）参加PAI-DSW闭门直播课； 2）价值500元的PAI-DSW产品代金券
阿里云机器学习平台PAI与香港大学合作论文入选INFOCOM 2022，有效减少大规模神经网络训练时间
近日，阿里云机器学习平台 PAI 与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022，论文提出了一个支持任意网络拓扑的同步流水线并行训练算法，有效减少大规模神经网络的训练时间。
多任务学习模型之DBMTL介绍与实现
本文介绍的是阿里在2019年发表的多任务学习算法。该模型显示地建模目标间的贝叶斯网络因果关系，整合建模了特征和多个目标之间的复杂因果关系网络，省去了一般MTL模型中较强的独立假设。由于不对目标分布做任何特定假设，使得它能够比较自然地推广到任意形式的目标上。
贾扬清领衔，阿里多人入选全球人工智能最具影响力学者榜单
近日，2022年度人工智能最具影响力学者榜单正式发布，在21个AI子领域中，阿里云计算平台负责人贾扬清等10名阿里科学家成功入选。其中，贾扬清在多媒体领域排名第一。
浙江大学、达摩院、阿里云获中国电子学会科技进步一等奖
1月14日消息,中国电子学会公布“2021中国电子学会科学技术奖”名单,浙江大学、达摩院、阿里云完成的“超大规模高性能图神经网络计算平台及其应用”获得科技进步一等奖。
【评分卡】信用卡消费分析_209
test<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,样本稳定指数(PSI),评分卡训练,拆分,评分卡预测,读数据表<br />
CTR中的GBDT+LR 融合方案_副本
GBDT+LR 融合方案<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />
GEO为企业在AI驱动的未来开辟了新的流量入口
GEO（生成式搜索引擎优化）是AI时代品牌营销新阵地，核心是让品牌成为AI生成答案的权威信源。区别于传统SEO重排名，GEO重被AI理解、信任与引用。需转向“为AI而写”，系统构建内容结构、信任信号与平台可见性，实现GEO+SEO双驱动增长。（239字）
心脏病预测的F1 Score计算
本项目基于阿里云PAI Designer，对心脏病数据开展二分类预测评估。通过遍历0–1间1000个阈值，计算各阈值下的F1 Score等指标，最终确定最佳阈值0.955，对应F1得分为0.8132，准确率82.47%。
AI数字人厂商的技术发展与行业生态分析
AI数字人融合语音识别、自然语言处理与3D建模等技术，正加速应用于金融、教育、医疗等领域。依托大模型与多模态交互，实现拟人化智能服务。世优科技推出“波塔AI数字人”，支持定制化形象与实时交互，助力政企数字化升级。行业快速发展的同时，也面临隐私、伦理与标准化挑战，需多方协同推进。
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署Kimi K2模型
月之暗面发布开源模型Kimi K2，采用MoE架构，参数达1T，激活参数32B，具备强代码能力及Agent任务处理优势。在编程、工具调用、数学推理测试中表现优异。阿里云PAI-Model Gallery已支持云端部署，提供企业级方案。
DeepSeek模型的突破：性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示，7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性，并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路，区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能，还为未来AI研究提供了新方向。
AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践
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。
DistilQwen2 蒸馏小模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
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。
【ACL2024】基于动态辅助融合的大模型序列编辑
近日，阿里云人工智能平台PAI与集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作，在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《DAFNet: Dynamic Auxiliary Fusion for Sequential Model Editing in Large Language Models》。
【ACL2024】基于长尾检索知识增强的大语言模型
近日，阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作，在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》，论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质，让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答，而不需要进行文档检索增强，从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。
AI点燃体育热情— 在 PAI Artlab 创作你的奥运时刻！
为了向在赛场上的奥运健儿传递最真挚的鼓舞与喝彩，我们特此发起一场别开生面的“创意海报设计挑战”！在 Artlab 平台 ComfyUI 工具中，选择你心中的奥运项目，定制一张专属于你的奥运会加油海报！
Python实现人工神经网络回归模型(MLPRegressor算法)并基于网格搜索(GridSearchCV)进行优化项目实战
Python实现人工神经网络回归模型(MLPRegressor算法)并基于网格搜索(GridSearchCV)进行优化项目实战
人工智能平台PAI产品使用合集之在使用ARIMA模型预测时，目标是预测输出12个值，但只打印了5个值，是什么原因
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。
妙笔生词智能作词软件是否可以根据描述故事内容写歌词？
妙笔生词软件是智能作词工具，能依据输入的歌词描述生成原创歌词。每个人的输出结果都独一无二，可按故事、意境、风格、时代和语言定制。提供丰富创作选项，详尽描述可获得更符合需求的歌词。配合图示，展示简洁易用的界面，助你流畅创作。
人工智能平台PAI产品使用合集之在easy_rec中，将model_dir设置为oss地址时，oss相关配置需要加载在环境中，有完整的示例吗
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。
人工智能平台PAI产品使用合集之本地离线预测可以支持多张卡吗
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。
人工智能平台PAI产品使用合集之如何复制arn
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。
人工智能平台PAI产品使用合集之Alink是否加载预训练好的pytorch模型
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。
