人工智能平台PAI

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。

阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文被SIGMOD 2023录用。

喜马拉雅AI云借助阿里云提供的HybridBackend开源框架，实现了其推荐模型在 GPU 上的高效训练。

BladeDISC 上一次更新主要发布了 GPU AStitch 优化，方法来源于我们发表在 ASPLOS 2022上的论文AStitch。这一次，我们发布了 0.3.0 版本。

伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布，快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展，产生了大量的图片以及语音数据，如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来，一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。

本文聚焦免费开源企业网站源码模板，解析其低成本、高灵活等优势，推荐 PageAdmin CMS、Joomla、帝国 CMS 等主流模板并说明适配场景，阐述选择方法与二次开发优化要点，为企业低成本高效搭建网站提供实用指引。

阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入 gpt-oss 系列模型，提供企业级部署方案。

最近在微调LLM的时候，我发现使用uv构建的环境，有时候会找不到Python.h，导致一些库报错，如`fatal error: Python.h: No such file or directory`。通过设置`python-preference`可以解决。

作为国内首个千亿级开源 MoE 模型，DeepSeek-R1 凭借其卓越的代码生成与复杂推理能力，已成为开发者构建智能应用的首选。然而，原始模型在产业落地中面临严峻挑战，部署 671B 满血版模型不仅硬件门槛要求很高，同时吞吐效率和响应延迟也受到了制约。PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，将大模型推理效率推向了 Next Level。

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。

DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型（如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等）。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。

2024年是AI应用的元年，以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮，经历了虚拟机时代和云原生时代，正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段，推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。 9月20日，2024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大数据AI平台全面升级，为 AI Native 应用大爆发提供坚实的平台支撑。

PAI-ChatLearn现已全面开源，助力用户快速、高效的Alignment训练体验。借助ChatLearn，用户可全身心投入于模型设计与效果优化，无需分心于底层技术细节。ChatLearn将承担起资源调度、数据传输、参数同步、分布式运行管理以及确保系统高效稳定运作的重任，为用户提供一站式解决方案。

卷积神经网络（CNN）作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，在计算机视觉中发挥着核心作用。CNN的发展历程展现了从生物学灵感到技术创新的转变，历经LeNet-5至AlexNet、VGGNet、ResNet等里程碑式的进步。其独特结构包括卷积层、池化层及全连接层，能够层层递进地提取特征并作出决策。CNN不仅在图像分类、目标检测等领域表现卓越，还在人脸识别、医学影像分析等方面展现出巨大潜力。尽管存在局限性，如对序列数据处理能力有限及解释性问题，但通过引入注意力机制、自监督学习等方法，CNN将持续演进，引领人工智能技术走向更加精彩的未来。

在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。

Coze开源软件Windows客户端-coze_desk

CV模型是业务中常见的模型，但是我们观察到UC集群中的CV类模型还有很大的GPU利用率提升空间。如果不对此进行优化，则需要大量的GPU资源才能才能满足延迟要求。本文主要介绍了CV类模型的优化总结。

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。

本文主要以阿里云大航杯“智造扬中”电力AI大赛 数据为背景，讲述博主自己的比赛经历以及数加平台和机器学习pai的使用经验

在企业数字化转型刚需下，低代码作为可视化开发方法，可降低开发门槛、缩短项目周期、适配业务迭代。ECreator 平台集成智能表单等核心功能，能搭建多类型应用，凭借可视化组件与低代码驱动，助力企业高效落地数字化、信息化项目。

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。

Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家（MOE）模型。目前，PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署，用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱！

简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）

本文介绍了阿里云 PAI 团队近期发布的 BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：Dynamic Shape 场景下显存优化的背景与挑战；BladeDISC++的创新解决方案；Llama2 模型的实验数据分析

本文讲述了如何在 PAI-DSW 中集成和利用 Fluid 框架，以及通过动态挂载技术实现 OSS 等存储介质上数据集的快速接入和管理。通过案例演示，进一步展示了动态挂载功能的实际应用效果和优势。

本文将深入探讨 NanoFlow 的关键思路和核心技术，分析 NanoFlow 与 阿里云人工智能平台 PAI 在实际工作中应用的潜力。

Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)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。

近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学贾奎教授团队合作在深度学习顶级会议 CVPR2024 上发表 FPE(Free-Prompt-Editing) 算法，这是一种面向StableDiffusion的图像编辑算法。在这篇论文中，StableDiffusion可用于实现图像编辑的本质被挖掘，解释证明了基于StableDiffusion编辑的算法本质，并基于此设计了新的图像编辑算法，大幅度提升了图像编辑的效率。

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。

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

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。

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。

在人工智能广泛应用的今天，深度学习技术已经在各行各业起到了重要的作用。在计算机视觉领域，深度学习技术在大多数场景已经替代了传统视觉方法。如果说深度学习是一项重要的生产工具，那么数据就是不可或缺的生产资料，巧妇难为无米之炊，数据对于视觉模型生产起到了至关重要的作用。

阿里云AI技术分享会第二期《深度学习编译器技术趋势与阿里云BladeDISC的编译器实践》将在2022年08月17日晚18：00-18：30直播，精彩不容错过！

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。

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。

新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。

【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 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

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。

本文介绍了图像与视频特征提取技术在人工智能和计算机视觉中的应用，涵盖图像质量评分、人脸属性分析、年龄分析、图像多标签打标、图文视频动态分类打标、视频质量评分及视频分类打标。通过深度学习模型如CNN和RNN，这些技术能从海量数据中挖掘有价值信息，为图像分类、目标检测、视频推荐等场景提供支持，提升分析精度与效率。

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。