阿里云大数据Al技术
本方案为您介绍,如何使用人工智能平台 PAI 构建面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评,成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域,共计220余个用例的测试,并100%通过测试要求,获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
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。
DistilQwen2 是基于 Qwen2大模型,通过知识蒸馏进行指令遵循效果增强的、参数较小的语言模型。本文将介绍DistilQwen2 的技术原理、效果评测,以及DistilQwen2 在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用方法,和在各开源社区的下载使用教程。
LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界最广泛使用的微调技术,支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型,目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架,GitHub 星标超过3万。本次活动通过 PAI×LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,快速搭建文旅领域知识问答机器人,期待看到您与 AI 导游的创意对话!
本文将为您介绍如何在 PAI 大语言模型评测平台,基于裁判员模型,评价开源模型或者微调后模型的性能。该功能限时免费,欢迎使用。
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。
阿里云大数据运维团队重磅发布云原生大规模集群场景的 GitOps 方案,该方案基于 OAM 云原生模型,促进研发与运维人员协作,同时兼顾变更的过程管理和终态管理,可实现变更的自动化、代码化、透明化。此外,阿里云大数据运维团队分享了大模型在大数据智能运维场景的应用实践,通过引入检索增强生成(RAG)方法和其他优化策略,大幅提高了在智能问答和智能诊断方面知识的关联性和检索精度,并基于多智能体框架建立高效的数据分析和决策支持系统。
大数据& AI 产品技术月刊【2024年9月】,涵盖本月技术速递、2024云栖大会实录、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
本次教程介绍了如何使用 PAI ×LLaMA Factory 框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL 模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
本文根据2024云栖大会实录整理而成,演讲信息如下: 演讲人:林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人;黄博远|阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人 活动:2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
Pai-Megatron-Patch(https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch)是阿里云人工智能平台PAI研发的围绕Nvidia MegatronLM的大模型开发配套工具,旨在帮助开发者快速上手大模型,完成大模型(LLM)相关的高效分布式训练,有监督指令微调,下游任务评估等大模型开发链路。最近一年来,我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能,围绕Megatron-Core(以下简称MCore)进一步打造大模型训练加速技术生态,推出更多的的训练加速、显存优化特性。
近期,大模型推理社区(vLLM,SGLang 等)普遍开始关注框架运行时开销,提出了多步调度、异步输出处理、独立 API Server 进程等工作,来分摊或掩盖部分开销。 在我们的实际业务场景中,也观察到高额的框架开销严重限制了系统吞吐,特别是在高并发(>1k)场景下,运行时开销已经接近或高于 GPU 运行时间,导致资源严重浪费和性能下降。为此,BladeLLM 设计并实现了基于 Python 的纯异步 LLM 推理架构 -- TAG (Totally Asynchronous Generator) ,以最大程度提高 GPU 利用率,提升引擎性能。
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。
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。
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!
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。
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。
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%。
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。
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
2024年5月,关于推荐模型自动编译优化的论文《RECom: A Compiler Approach to Accelerate Recommendation Model Inference with Massive Embedding Columns》在系统领域顶会ASPLOS 2024上中选并进行了展示,并被授予了Distinguished Artifact Award 荣誉,以表彰RECom的易用性与结果的可复现性。
近日,阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作,在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》,论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质,让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答,而不需要进行文档检索增强,从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界最广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型,目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架,GitHub星标超过2万。本次活动基于Meta AI开源的Llama-3 8B模型,使用PAI平台及LLaMA Factory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估,搭建专属“ AI 诸葛亮”问答机器人,7×24小时为你出谋划策!
本文根据7月24日飞天发布时刻产品发布会、7月5日DataFunCon2024·北京站:大数据·大模型.双核时代实录整理而成
阿里云飞天发布时刻产品发布会围绕阿里云大数据AI平台的新能力和新产品进行详细介绍。人工智能平台PAI、云原生大数据计算服务MaxCompute、开源大数据平台E-MapReduce、实时数仓Hologres、阿里云Elasticsearch、向量检索Milvus等产品均带来了相关发布的深度解读。
大数据& AI 产品技术月刊【2024年7月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
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。
为了向在赛场上的奥运健儿传递最真挚的鼓舞与喝彩,我们特此发起一场别开生面的“创意海报设计挑战”!在 Artlab 平台 ComfyUI 工具中,选择你心中的奥运项目,定制一张专属于你的奥运会加油海报!
本次教程介绍了如何使用PAI和LLaMA Factory框架,基于轻量化LoRA方法微调Llama-3模型,使其能够进行中文问答和角色扮演,同时通过验证集ROUGE分数和人工测试验证了微调的效果。在后续实践中,可以使用实际业务数据集,对模型进行微调,得到能够解决实际业务场景问题的本地领域大模型。
阿里云人工智能平台(PAI)自研开源的视频生成项目EasyAnimate正式发布v3版本
阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型(LLM)推理请求的动态调度,大幅提升了推理服务质量和性价比。
大数据&AI产品技术月刊【2024年6月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
阿里云的人工智能平台PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对DPO算法提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过PAI-QuickStart轻松实现大语言模型的DPO对齐微调。本文以阿里云最近推出的开源大型语言模型Qwen2(通义千问2)系列为例,介绍如何在PAI-QuickStart实现Qwen2的DPO算法对齐微调。
6月28日,D20全球设计院长峰会(简称D20峰会)在杭州阿里巴巴全球总部召开。峰会现场,阿里云高校合作部、阿里云人工智能平台PAI,以及阿里云设计中心联合发布「ArtLab100 AIGC设计普惠计划」(简称ArtLab100计划),与 100+ 高校共同探索 AIGC 教育新路径。旨在推动设计艺术教育与人工智能技术的深度结合,培育新时代的设计创新人才,同时加强校企合作,促进产业界与学术界的协同进步。
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!
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。
在大模型时代,模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节,对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景,如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型,如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测,从而在AI领域可以更好地取得成就。
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。
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。
阿里云的人工智能平台PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对Qwen2模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen2系列模型的微调、评测和快速部署。
大数据&AI产品技术月刊【2024年5月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
使用阿里云人工智能平台PAIx Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理,实现文本驱动的图像编辑功能单卡即可完成AIGC图片风格变化、背景变化和主体变化等功能。让我们一同开启这场旅程,为您的图像编辑添上无限可能性的翅膀吧。
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《LARA: ALight and Anti-overfitting Retraining Approach for Unsupervised Time Series Anomaly Detection 》被WWW2024收录
EasyAnimate是人工智能平台PAI自主研发的DiT-based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。可以使用EasyAnimate进行任意风格视频模型的训练和推理,还可以在预训练模型的基础上,通过少量图片的LoRA微调来改变生成视频的风格。
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《Learning Multi-Pattern Normalities in the Frequency Domain for Efficient Time Series Anomaly Detection》被ICDE2024收录,该论文解决了云服务环境中不同服务存在不同正常模式,而传统神经网络一个训练好的模型只能较好捕捉一种或少数几种正常模式的问题,该论文提出的方法可以使用一个统一模型对不同服务进行检测,就达到比为每一个服务定制一个模型的SOTA方法更好的效果。
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与华东师范大学数据科学与工程学院合作的论文《Pathformer: Multi-Scale Transformers With Adaptive Pathways For Time Series Forecasting》被ICLR 2024接收,该论文提出了基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测模型Pathformer,它从时间分辨率和时间距离角度进行多尺度时序建模,同时进一步提出自适应Pathways来动态调整多尺度建模过程,基于两者,Pathformer在阿里云数据集和公开数据集上取得SOTA预测效果,并展现出不错的泛化性和迁移性。