人工智能平台 PAI

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TorchRec大量使用Jagged Tensor
Jagged Tensor(锯齿张量)是专为变长序列设计的紧凑存储格式,用values+lengths/offsets替代padding,显著节省内存与计算。广泛应用于推荐系统中用户行为、多值标签等不等长特征处理,如HSTU模型中的拼接、拆分与矩阵乘法操作。
TorchEasyRec为什么推荐用 OdpsDataset 而不是 OdpsDatasetV1来读数据?
OdpsDataset(默认)是阿里TorchEasyRec推荐的数据集实现,相比旧版OdpsDatasetV1,其性能更优(批量Arrow读取+LZ4压缩)、支持断点续训、分布式协调精准分片、兼容30+复杂类型;V1仅作旧PAI环境兼容保留。
EasyRec和TorchEasyRec中FG NORMAL 和 FG DAG 的区别
TorchEasyRec提供两种特征生成模式:FG_NORMAL(Python逐特征处理,适合调试)与FG_DAG(C++ DAG引擎批量处理,性能更优、支持依赖、stub_type及自动侧识别)。推荐生产环境优先使用FG_DAG。
心脏病预测的F1 Score计算
本项目基于阿里云PAI Designer,对心脏病数据开展二分类预测评估。通过遍历0–1间1000个阈值,计算各阈值下的F1 Score等指标,最终确定最佳阈值0.955,对应F1得分为0.8132,准确率82.47%。
从悟空发布看企业级 Agent 平台的下一步:可独立验证的执行证据层
3月17日阿里发布企业级AI原生平台“悟空”,整合账号权限、安全沙箱、Skill生态与钉钉入口,标志Agent从“能对话”迈向“能干活”。本文探讨其关键缺口:平台可控≠结果可验证,呼吁构建可导出、可验证、可第三方复核的“执行证据层”,夯实企业规模化落地的信任基石。(239字)
AI生成网站入门指南:从零基础到专业建站的路径
零基础建站难?AI生成网站成新选择!无需代码、低成本,三步搞定:①明确目标场景;②用自然语言生成页面与前后端代码(如LynxCode);③优化交互与适配。AI不替代开发者,而是降低门槛、提升效率,助创业者快速验证想法。
如何使用 LiteLLM 网关代理统一管理你的大模型
大模型使用混乱?费用失控、切换成本高、权限难管?LiteLLM 是轻量实用的大模型网关,统一 OpenAI 兼容接口,纳管 OpenAI、Qwen、本地 vLLM/Ollama 等多源模型。支持 Docker Compose 一键部署、虚拟 Key 权限控制、预算限额与全链路可观测性,业务代码零改造即可接入。
Gemini:2026年最强AI模型之一,如何在实际应用中挑战GPT与Claude的地位?
2026年,大模型竞争正从“谁更强”转向“谁更稳、更适配工程”。Gemini凭借推理结构一致性、长上下文稳定性及多模型协同友好性,成为生产系统关键选项,推动AI架构向“可调度的模型能力”演进。
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