人工智能平台PAI

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。

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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。

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DeepRec Extension 即 DeepRec 扩展，在 DeepRec 训练推理框架之上，围绕大规模稀疏模型分布式训练，我们从训练任务的视角提出了自动弹性训练，分布式容错等功能，进一步提升稀疏模型训练的整体效率，助力 DeepRec 引擎在稀疏场景中发挥更大的优势。

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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。

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

近年来，基于Transformer和CNN的视觉基础模型取得巨大成功。有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合，设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network，但它们的精度仍然不尽如意。本文介绍了一种新的基础模型SMT（Scale-Aware Modulation Transformer），它以更低的参数量（params）和计算量（flops）取得了大幅性能的提升。

在本文中，将详细介绍PAI-Diffusion中文模型家族及其工具Chinese Diffusion WebUI和Diffuser-API的使用。

基于机器学习平台PAI的AI绘画最佳实践

本场将介绍如何使用PAI基于协同过滤算法实现商品推荐。

通过阿里机器学习模型在线服务（PAI-EAS）来部署Stable Diffusion模型过程分享

PAI提供的云原生基础AI平台，提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。该平台支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架。本文演示如何在DLC上面运行Pytorch DDP任务。

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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。

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论文通过减少模型稀疏训练过程中需要更新的参数量，从而减少大模型稀疏训练的时间以及资源开销，是首个大模型参数高效的稀疏训练算法PST。

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

随着越来越多超大语言模型的出现，如何将这些超大语言模型在实际业务中部署落地成为了一个急需解决的问题。这些超大语言模型拥有百亿千亿甚至于万亿的参数，如此巨大的参数使得无法将超大模型直接部署在单张卡上，而需要几个甚至几十个 GPU 参与模型推理，会消耗非常大的计算资源。然而一些常用的模型优化技术如剪枝和量化虽然能够有效的降低模型大小，但是这些算法却很难在保证精度的情况下达到较大的压缩率。因此我们选择了非结构化稀疏来压缩超大语言模型，从而使得他们能够在保证精度的情况下达到较高的压缩率。

PAI 2020-6月 产品月刊为您带来6月机器学习PAI产品：EAS模型自动部署、新区域上线等最新资讯。