# 人工智能平台 PAI #
1
关注
4201内容
【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。
AI Native平台，跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
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。
“我在云栖大会等你”—来PAI Artlab定格你的云栖记忆！
在云栖大会上，通过PAI Artlab的ComfyUI，轻松生成个性化数字影像。只需几个简单步骤，即可将你的肖像融入大会经典场景，创造独特回忆。快来加入我们，让PAI Artlab为你的云栖之行增添一抹亮色！
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
本方案以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
测评《告别资源瓶颈，函数计算驱动多媒体文件处理》解决方案
该体验报告指出，引导文档详尽，涵盖初始设置与示例代码，但需增加常见问题解答及更多高级功能实例。提供的代码示例实用但在处理大文件时存在超时和权限问题。性能方面，处理多媒体文件表现出色，系统稳定，成本控制适宜中小企业。函数计算、对象存储与API网关等云产品在实际应用中表现出色，尤其适用于需要弹性处理的企业场景。建议增强常见问题解答部分以提升用户体验。
阿里PAI-ChatLearn：大规模 Alignment高效训练框架正式开源
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。
【KDD2024】面向集群整体作业运行变慢的异常检测
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。论文从新的视角分析云计算平台集群健康状态，实现了基于神经网络的集群作业整体变慢异常定向检测，与SOTA异常检测算法相比平均提升F1 score 5.3%。
Big Data for AI实践：面向AI大模型开发和应用的大规模数据处理套件
文叙述的 Big Data for AI 最佳实践，基于阿里云人工智能平台PAI、MaxCompute自研分布式计算框架MaxFrame、Data-Juicer等产品和工具，实现了大模型数据采集、清洗、增强及合成大模型数据的全链路，解决企业级大模型开发应用场景的数据处理难题。
【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
借助PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据
【8月更文挑战第8天】借助PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据
免费试用