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。
解读妙笔生词智能写歌词软件:潜力无限还是有待提升?
**妙笔生词软件,融合科技与音乐的创新尝试,为歌词创作提供灵感与便利,适应多种风格。尽管能快速生成素材,但情感表达及逻辑连贯性仍有待加强,需持续优化以提升作品质量,期待未来能成为创作者的坚实伙伴。**
人工智能平台PAI产品使用合集之如何配置cluster系统自动生成分布式参数
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产品使用合集之创建了实时特征视图,里面的数据是通过什么传入的
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。
基于EasyAnimate模型的视频生成最佳实践
EasyAnimate是阿里云PAI平台自主研发的DiT的视频生成框架,它提供了完整的高清长视频生成解决方案,包括视频数据预处理、VAE训练、DiT训练、模型推理和模型评测等。本文为您介绍如何在PAI平台集成EasyAnimate并一键完成模型推理、微调及部署的实践流程。
【CVPR2024】面向StableDiffusion的编辑算法FreePromptEditing,提升图像编辑效果
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。
【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI图像编辑算法论文入选CVPR2024
近期,阿里云人工智能平台PAI发表的图像编辑算法论文在CVPR-2024上正式亮相发表。论文成果是阿里云与华南理工大学贾奎教授领衔的团队共同研发。此次入选标志着阿里云人工智能平台PAI自主研发的图像编辑算法达到了先进水平,赢得了国际学术界的认可。在阿里云人工智能平台PAI算法团队和华南理工大学的老师学生们一同的坚持和热情下,将阿里云在图像生成与编辑领域的先进理念得以通过学术论文和会议的形式,向业界传递和展现。
人工智能平台PAI产品使用合集之save_summary_steps这个配置项我设置了值为50,为什么还是1000个step才记录一次summaries
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操作报错合集之出现报错:No factory supports the additional filters.Could not instantiate the executor.如何解决
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。
机器学习PAI常见问题之eval加速如何解决
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。
机器学习PAI常见问题之训练模型报错如何解决
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。
人工智能平台PAI问题之编译deeprec错误如何解决
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。
使用 PAI X EasyPhoto 生成 AI 写真
AIGC生成专属双旦美图,节日氛围拉满基于 EasyPhoto X 人工智能平台 PAI,完成圣诞/新年主题个人AIGC写真生成。
阿里云大语言模型(LLM)实战训练营,火热开营中!
大语言模型实战训练营已正式开营,汇集阿里云、黑马程序员多位AI领域资深技术专家手把手带您快速实现大语言模型从入门到应用落地!完成课程学习任务更有机会领取LAMY钢笔、小米充电宝、双肩包等精美礼品,快来一起学习体验吧~
[EuroSys2023 Best Poster] 面向动态图的极低时延GNN推理采样服务
GraphLearn团队和浙大联合发表的论文被评选为EuroSys2023 best poster。
使用 PAI-Blade 优化 Stable Diffusion 推理流程(二)
本篇我们继续介绍使用 PAI-Blade 优化 LoRA 和 Controlnet 的推理流程。相关优化已经同样在 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/blade_demo/blade_diffusion镜像中可以直接使用。同时,我们将介绍 Stable-Diffusion-webui 中集成 PAI-Blade 优化的方法。
使用阿里云机器学习PAI做回归预测
XGBoost是一种集成机器学习算法,能够处理分类和回归问题。它具有高准确性、鲁棒性、可解释性和可扩展性等优点。XGBoost的算法原理是集成多个决策树模型,每个模型都是在前一个模型的残差上进行训练。在训练过程中,XGBoost使用了一些技术来避免过拟合,例如正则化、剪枝和子采样。如果想要处理分类和回归问题,XGBoost是一个值得尝试的机器学习算法。
【DSW Gallery】OneClassSVM 算法解决异常检测问题
OneClassSVM 是一种无监督的异常检测算法, 用于对无 label 的数据进行异常检测,并且支持将 OneClassSVM 模型部署成一个流服务,用来对实时数据进行异常检测。该D emo 将介绍如何在 DSW 中使用 OneClassSVM 算法解决异常检测问题。
EasyNLP集成K-Global Pointer算法,支持中文信息抽取
K-Global Pointer的技术解读,以及如何在EasyNLP框架中使⽤K-Global Pointer模型。
国内唯一!阿里云机器学习平台PAI同时入选Gartner两项权威报告
日前,国际权威研究机构 Gartner 连续发布两份 AI 领域研究报告,阿里云机器学习平台 PAI 蝉联上榜。
PAI-Diffusion 模型来了!阿里云机器学习团队带您徜徉中文艺术海洋
PAI-Diffusion系列模型,包括一系列通用场景和特定场景的文图生成模型,本⽂简要介绍PAI-Diffusion模型及其体验方式。
DeepRec 大规模稀疏模型训练推理引擎
本文将以下三个方面展开介绍:DeepRec 背景(我们为什么要做 DeepRec)、DeepRec 功能(设计动机和实现)以及DeepRec 社区(最新发布的 2206 版本主要功能)
【DSW Gallery】使用Python SDK管理DSW实例
PAI DSW提供Python SDK来封装DSW的OpenAPI,使得用户可以用Python代码来管理DSW实例,包括创建、停止、保存、删除、列举等功能。本文也会介绍如何在独占资源组中创建实例。
【DSW Gallery】PAIIO使用指南
PAIIO是针对TensorFlow任务读取ODPS Table数据专门开发的模块,提供了TableRecordDataset dataset。
【DSW Gallery】PAI-DSW快速入门
PAI-DSW是一款为AI开发者量身定制的云端机器学习交互式开发IDE,随时随地开启Notebook快速读取数据、开发算法、训练及部署模型。本文介绍如何快速上手PAI-DSW。
【SIGIR 2022】面向长代码序列的Transformer模型优化方法,提升长代码场景性能
论文主导通过引入稀疏自注意力的方式来提高Transformer模型处理长序列的效率和性能
AICompiler编译器介绍及访存密集算子优化
欢迎走进阿里云机器学习PAI AICompiler编译器系列。随着AI模型结构的快速演化,底层计算硬件的层出不穷,用户使用习惯的推陈出新,单纯基于手工优化来解决AI模型的性能和效率问题越来越容易出现瓶颈。为了应对这些问题,AI编译优化技术已经成为一个获得广泛关注的技术方向。这两年来,这个领域也异常地活跃,包括老牌一些的TensorFlow XLA、TVM、Tensor Comprehension、Glow,以及最近呼声很高的MLIR,能够看到不同的公司、社区在这个领域进行着大量的探索和推进。
阿里巴巴开源GNN框架Graph-Learn
项目地址:https://github.com/alibaba/graph-learn 阿里巴巴近期开源了面向图神经网络(GNN)的框架Graph-Learn(GL,原AliGraph)。框架由阿里内部团队研发,研发同学分别来自计算平台事业部-PAI团队,新零售智能引擎事业群-智能计算实验室,以及安全部-数据与算法团队。
阿里大航杯AI电力大赛比赛分享及数加平台,机器学习pai使用经验
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
新手零代码建站指南:3步搭建适配阿里云的企业官网
本文介绍新手用 PageAdmin CMS 搭建企业官网的核心流程:先准备阿里云资源(域名注册备案、2 核 4G 入门级 ECS、LNMP/LAMP 环境)及下载该 CMS;再分 3 步搭建(部署程序到 ECS、配置数据库完成安装、选模板填内容 + 域名解析与 SSL 配置);上线后需做数据备份、安全优化与性能监控。
uv找不到Python头文件的解决方案
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。
云上玩转DeepSeek系列之六:DeepSeek云端加速版发布,具备超高推理性能
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。
企业级推荐开发平台 PAI-Rec
本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分:1) 推荐系统面临的挑战,如数据治理和算法优化;2) 提高开发效率的解决方案,通过配置化和自动化减少重复工作;3) 高性能推荐算法和推理服务,包括GPU优化和特征组合;4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore,支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架,用于加速训练和推理,并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。
【Paper Reading】结合 NanoFlow 研究,优化大语言模型服务效率的探索
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。
【KDD2024】大数据基础工程技术集群异常检测论文入选
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与浙江大学合作的论文《Cluster-Wide Task Slowdown Detection in Cloud System》被数据挖掘领域顶会ACM SIGKDD2024接收
【ACL2024】阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选ACL2024
近期,阿里云人工智能平台PAI的多篇论文在ACL2024上入选。论文成果是阿里云与阿里集团安全部、华南理工大学金连文教授团队、华东师范大学何晓丰教授团队共同研发。ACL(国际计算语言学年会)是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议,聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新,在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台PAI在自然语言处理和多模态算法、算法框架能力方面研究获得了学术界认可。