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近期,阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法,GSPO 算法与其他 RL 算法相比,定义了序列级别的重要性比率,并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。
阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入 gpt-oss 系列模型,提供企业级部署方案。
大数据& AI 产品技术月刊【2025年7月】,涵盖7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。
针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端,阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架,解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题,确保请求不丢失、实例不过载。
Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源,拥有卓越的代码和 Agent 能力,在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。
近日,阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案,针对处理变长和超长序列数据的性能问题,提出了以 Chunk 为中心的训练机制,支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务,在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益,大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。
为应对大模型服务突发流量场景,阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存(Memory Cache)的大模型分发加速功能,有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能,零代码即可轻松完成配置。
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵,为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案,正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度,让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。
阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架,创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制,实现思维链与模型能力的精准匹配,发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放,配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。
在AI技术飞速发展的今天,大语言模型(LLM)、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节,需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。 阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中,我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向,展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力,助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机,让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能,释放大模型的真正价值!
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理,提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
Post-Training(即模型后训练)作为大模型落地的重要一环,能显著优化模型性能,适配特定领域需求。相比于 Pre-Training(即模型预训练),Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小,更易迭代,因此备受推崇。近期,我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践,旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法,欢迎大家随时交流探讨。
MiniMax公司6月17日推出4560亿参数大模型M1,采用混合专家架构和闪电注意力机制,支持百万级上下文处理,高效的计算特性使其特别适合需要处理长输入和广泛思考的复杂任务。阿里云PAI-ModelGallery现已接入该模型,提供一键部署、API调用等企业级解决方案,简化AI开发流程。
阿里云人工智能平台PAI 平台推出模型权重服务,通过分布式缓存架构、RDMA高速传输、智能分片等技术,显著提升大语言模型部署效率,解决模型加载耗时过长的业界难题。实测显示,Qwen3-32B冷启动时间从953秒降至82秒(降幅91.4%),扩容时间缩短98.2%。
通过 PAI-ModelGallery,可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。
大数据& AI 产品技术月刊【2025年5月】,涵盖5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PAI团队开发的 OmniThought 数据集,其中包含200万思维链,并标注了推理冗余度(RV)和认知难度(CD)分数。基于此数据集,我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型,可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选,训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力,生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。
本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长,它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下,将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程,其具备多种功能模块,包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成,丰富训练集的多样性;基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化,从而提升小模型的性能。
本篇文章介绍 Cosmos 最新世界基础模型 Cosmos Reason-1 如何在阿里云人工智能平台 PAI 上进行快速部署使用。
PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用,通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中,为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力,使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果,减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发,以满足特定场景的需求。
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列,包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。
大数据& AI 产品技术月刊【2025年4月】,涵盖4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。
本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中,为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力,提升了智能回答的效果,减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发,以满足特定场景的需求。
Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型,提供了一系列密集(Dense)和混合专家(MOE)模型。目前,PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署,用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱!
4月27日,阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit,性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit模型总参数量为19B,实现 MLLM 与 DiT 的深度融合,在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升,具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持文字替换、风格迁移等11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中,Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型,比肩 GPT-4o 与 Gemin。PAI-ModelGallery 支持Step1X-Edit一键部署方案。
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。
AI时代飞速发展,大模型和AI的应用创新不断涌现,面对百花齐放的AI模型,阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台,解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题,让中小企业快速搭建AI应用。
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列,包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建,显著提升推理速度,使得在资源受限的设备和边缘计算场景中,模型能够高效执行复杂任务。实验显示,DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出,其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。
2025 AI 势能大会上,阿里云大数据 AI 平台持续创新,贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势,带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级,助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
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DistilQwen2.5-R1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-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
大数据& AI 产品技术月刊【2025年3月】,涵盖3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。
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术,将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中,显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明,DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异,尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估,并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
本文探讨了智能体工程的演进历程,从最初的思维链(智能体1.0)到实例化智能体(智能体2.0),再到结构化智能体(智能体3.0),最终展望了自演进智能体(智能体4.0)。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略,如工具调用可靠性、推理能力提升等,并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外,文中还提到了RunnableHub开源项目,为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代,智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力,展现了未来AI发展的潜力。
PAI-Model Gallery 集成国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型,涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域,用户可以通过 PAI 以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程,获得更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。 现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型,提供企业级部署方案。
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型,为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系,支持单模型评测和双模型竞技两种模式,允许用户自定义参数,实现准确、灵活、高效的模型自动化评测,为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下,PAI-Judge 系列模型表现优异,可以直接用于大模型的评估与质检。
DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路,DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能,在较小参数规模下,显著降低了所需的计算资源和推理时长。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 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具,旨在帮助开发者快速上手大模型,打通大模型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。本文以 Qwen2-VL 为例,从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术
3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B,在一系列权威基准测试中,千问QwQ-32B模型表现异常出色,几乎完全超越了OpenAI-o1-mini,性能比肩Deepseek-R1,且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力,够在使用工具的同时进行批判性思考,并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B,本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。
大数据& AI 产品技术月刊【2025年1、2月】,涵盖双月技术速递、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。
阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)重磅开源!Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势,轻松实现高质量的视频生成。同时,万相还支持业内领先的中英文文字特效生成,满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型,可获得您的专属阿里万相服务。
为解决大语言模型在资源有限环境下的高计算成本和复杂性问题,阿里云推出了基于 Qwen2.5 的轻量化模型系列 DistilQwen2.5。该模型通过双层蒸馏框架、数据优化策略及参数融合技术,在保留性能的同时显著降低计算资源消耗。本文提供了详细的使用教程和代码示例,方便用户在 PAI 平台上调用。
DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核,显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA,实现了约 16% 的性能提升。
本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践,涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节,帮助开发者高效利用计算资源,使用 Model Gallery 功能,轻松完成部署与微调任务。
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点,从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例,为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案,应用构建更简便,开发环境更直观。此外,PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。
本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案,PAI-RAG 提供全面的生态能力,支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等,助力打造多场景的AI助理,全面提升业务效率与用户体验。
Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型,具有 300 亿个参数,能够生成高达 204 帧的视频;Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型,通过结合 130B 参数的大语言模型,语音识别模型与语音合成模型,实现了端到端的文本、语音对话生成,能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署,本文将详细介绍具体操作步骤。
本文将为您带来“PAI+DeepSeek,30分钟打造支持连网搜索+私有知识库的智能应用”最佳实践,大模型能力、联网能力再加持 RAG 方案,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点,从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例,为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案,应用构建更简便,开发环境更直观。此外,PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。