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。
预约直播 | 展心展力MetaApp：基于DeepRec的稀疏模型训练实践
阿里云AI技术分享会第十一期《基于DeepRec的稀疏模型训练实践》将在2023年7月5日晚18：00开启直播，精彩不容错过。
[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。
巴别时代基于 Apache Paimon 的 Streaming Lakehouse 的探索与实践
巴别时代基于 Apache Paimon(Incubating) 构建 Streaming Lakehouse 的生产实践经验。
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
基于PAI 10分钟搭建一个简单推荐系统
阿里巴巴技术专家傲海为大家带来基于PAI10分钟搭建一个简单推荐系统的介绍。内容包括个性化推荐业务流程，协同过滤算法，推荐方案的架构，以及实际操作四个部分。
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
Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。
参加2025高德空间智能开发者大赛全国总决赛感悟-坚定空间智能之路
文章带你全面的回顾2025年高德空间智能开发者大赛的全部过程，从初赛到决赛，精彩纷呈，不仅有对参赛项目的介绍，也对本次活动中的硬核技术和产品功能进行了深度介绍。同时也分享了博主的参赛历程，所思所感，请您指正。
AI数字人技术厂商市场格局观察
AI数字人技术正从娱乐迈向多元实用场景，2024年市场规模达41.2亿元，增速超85%。世优科技深耕全栈技术，拥60余项专利，服务千余家品牌，助力政企智能化升级，推动行业向标准化、生态化发展。
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。
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。
【EMNLP2024】面向长文本的文视频表征学习与检索模型 VideoCLIP-XL
阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学金连文教授团队合作，在自然语言处理顶会 EMNLP 2024 上发表论文《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》。VideoCLIP-XL 模型，有效地提升了对视频的长文本描述的理解能力。
【EMNLP2024】阿里云人工智能平台 PAI 多篇论文入选 EMNLP2024
阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 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，尤其重视自然语言处理的实证研究。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能力方面研究获得了学术界认可。
ip和ip网段攻击拦截系统-绿叶结界防火墙系统shell脚本
这是一个名为“小绿叶技术博客扫段攻击拦截系统”的Bash脚本，用于监控和拦截TCP攻击。通过抓取网络数据包监控可疑IP，并利用iptables和firewalld防火墙规则对这些IP进行拦截。同时，该系统能够查询数据库中的白名单，确保合法IP不受影响。此外，它还具备日志记录功能，以便于后续分析和审计。
聊聊最近在阿里云的云应用开发平台（CAP）上的体验
CAP 快速部署项目体验评测：选择了 RAG 模板，配置过程顺畅但遇到数据源兼容性问题；使用 PTS 测试性能良好，监控和弹性策略配置友好；用 Flask 进行二次开发顺利，用户体验提升；建议增加实时数据处理、机器学习模型服务等热门场景模板。
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM（ACM国际多媒体会议）是国际多媒体领域的顶级会议，旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台，以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
【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
Python实现Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战
Python实现Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战
60分钟深度测评阿里云基于大模型构建的操作系统智能助手
OS Copilot 概要 OS Copilot 是阿里巴巴云针对Linux操作系统开发的智能助手，集成在Alibaba Cloud Linux中，利用大模型技术提供自然语言问答、命令行辅助、阿里云CLI调用和系统运维功能。它尤其适合新手，直观的交互方式提升效率。此外，OS Copilot支持在操作系统内直接管理阿里云资源，简化运维任务。目前，该助手仅在特定版本的Alibaba Cloud Linux上可用。体验者可以通过提供的链接和指南进行实操，体验其功能，如命令行的自然语言交互和环境变量配置。OS Copilot在提高用户体验和工作流集成方面的创新，预示着未来AI在操作系统中的广泛应用。
人工智能平台PAI产品使用合集之创建特征视图时遇到报错，该如何排查
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。
在PAI Artlab一键实现欧洲杯粉丝专属贴纸制作
嘿，各位足球狂热分子，准备好迎接欧洲杯的狂欢了吗？你的加油装备还缺了点啥？别担心，ArtLab平台一键贴纸生成工作流，来给这足球盛宴加点料啦！快来，让我们一起把激情和创意混搭出新高度！
人工智能平台PAI产品使用合集之如何在odps上启动独立的任务
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配置user和item节点
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alink任务可以在本地运行，上传到flink web运行就报错，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。
人工智能平台PAI操作报错合集之遇到报错：PANGU_FILE_NOT_FOUND？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。
