人工智能平台PAI

公有云小白的大模型实践-ChatGLM on PAI

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阿里云DataV数据可视化团队历经磨炼，走过了10年的可视化之路，在产品和服务上走出了一条属于自己的道路。

本文主要讲的是自定义View时我们经常用到的Canvas和Paint，像平时画画一样，我们需要画布和画笔，而Canvas就是画布，Paint就是画笔

UPT是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法，致力于利用多任务学习和预训练增强技术，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。

行为序列特征在推荐，广告等领域中有着广泛应用，最近几年涌现了很多有关行为序列的研究论文，讲解如何将行为序列应用到实际场景中。但是论文中的实际思想距离落地还有一段距离，因此本文先介绍一些论文中的序列特征的用法，然后介绍一下在大规模分布式推荐系统框架 EasyRec 中如何将序列特征快速落地，提升实际场景效果。

人民的名义台本分析<br />数据源:人民的名义台本<br />数据大小:77.8 KB<br />字段数量:2<br />使用组件:读数据表<br />

本文从工程与生产视角，对比Opus 4.5、GPT-5.2、Gemini 3 Pro三款大模型在输出一致性、可控性、长上下文、接口确定性等维度的表现，强调企业级AI选型应重稳定性与系统友好度，而非单纯比拼能力。

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。

通过 PAI-ModelGallery，可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。

PAI-FeatureStore 是阿里云提供的特征管理平台，适用于风控应用中的离线和实时特征管理。通过MaxCompute定义和设计特征表，利用PAI-FeatureStore SDK进行数据摄取与预处理，并通过定时任务批量计算离线特征，同步至在线存储系统如FeatureDB或Hologres。对于实时特征，借助Flink等流处理引擎即时分析并写入在线存储，确保特征时效性。模型推理方面，支持EasyRec Processor和PAI-EAS推理服务，实现高效且灵活的风险控制特征管理，促进系统迭代优化。

本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。

设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率

12月10日，NeurIPS 2024在温哥华开幕，阿里云PAI团队论文《PertEval: Unveiling Real Knowledge Capacity of LLMs with Knowledge-Invariant Perturbations》入选Spotlight，PAI团队还进行了“可信AI的技术解读与最佳实践”主题演讲，展示AI工程化平台产品能力。

随着人工智能和大数据技术的发展，互联网算法在内容推荐、用户画像等领域日益重要，但也带来了安全风险和合规挑战。国家互联网信息办公室为此发布了《互联网算法备案管理规定》，要求具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者进行算法备案，以确保算法透明性和合规性，维护网络健康秩序。唯安创远AI合规专家将解析备案的必要性、流程及其对企业的影响，帮助企业顺利完成备案。

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。

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战

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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。

本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源，并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型，根据任何图片生成一个小短视频。

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。

每当有新员工入职时，需要将其个人信息逐一录入系统，包括姓名、身份证号码、银行账户等。这项工作既繁琐又耗时，容易出现人为错误，对人力资源管理部门的工作效率和数据准确性带来了挑战。 为了解决这些问题，rpa机器人的应用成为了一种有效的解决方案。

随着深度学习大语言模型的不断发展，其模型结构和量级在快速演化，依托大模型技术的应用更是层出不穷。对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将大模型消耗的算力发挥出来，还要应对大模型的持续迭代。开发简单易用的大模型训练工具就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让开发者专注于大模型解决方案的开发，降低大模型训练加速性能优化和训练/推理全流程搭建的人力开发成本。阿里云机器学习平台PAI开源了业内较早投入业务应用的大模型训练工具Pai-Megatron-Patch，本文将详解Pai-Megatron-Patch的设计原理和应用。

本场景介绍如何使用ALS算法实现用户音乐打分预测。

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。

深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地，对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升：一方面，可以充分发挥部署硬件的能力，降低用户响应时间，同时节省成本；另一方面，可以在保持响应时间不变的前提下，使用结构更为复杂的深度学习模型，进而提升业务精度指标。

高效大模型训练框架Whale（EPL）入选USENIX ATC

本人小白，初次学习PAI,欢迎和大家一起交流学习这个PAI学习。阿里API直播课程的“手把手在线直播实操：机器学习PAI教你如何品酒”，我这边也就是学习一下。<br />数据源:<br />数据大小:96.1 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表<br />

很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。 本文借助真实的农业贷款业务场景，利用回归算法解决贷款发放业务。 线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。本文通过农业贷款的历史发放情况，预测是否给预测集的用户发放他们需要的金额的贷款。<br />数据源:UCI开源数据集<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,线性回归(旧),合并列<br />

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【AI大模型知识干货系列】深度解析Transformer位置编码：从绝对到相对，拆解Sinusoidal、RoPE、ALiBi等核心机制，对比优劣，直击面试高频问题。每篇聚焦一个知识点，助你系统掌握大模型关键技术，紧跟AI浪潮！欢迎关注、点赞、批评指正～