2023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阿里云人工智能+大数据平台升级发布,以服务大模型时代下各行各业的业务创新。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力,结合大模型的阅读理解和信息整合能力,对该垂直行业的问题提供更贴切的回答,即费、快速定制专属聊天机器人。
此次训练营内容基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项目、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项目、编程语言等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。活动时间2023年07月10日-2023年08月13日活动奖励免费领取超过5000元云上资源学习大数据实时数据
本文,我们将逐一介绍所探索的相关改进与消融实验结果,如何基于 PAI-EasyCV 使用 PAI-Blade 优化模型推理过程,及如何使用 PAI-EasyCV 进行模型训练、验证、部署和端到端推理。欢迎大家关注和使用 PAI-EasyCV 和 PAI-Blade,进行简单高效的视觉算法开发及部署任务。
知识图谱(Knowledge Graph)的概念⾸次出现2012年,由Google提出,它作为⼀种⼤规模语义⽹络, 准确地描述了实体以及实体之间的关系。知识图谱最早应⽤于搜索引擎,⽤于准备返回⽤户所需的知识。
近日,阿里巴巴投稿的论文《PICASSO: Unleashing the Potential of GPU-centric Training for Wide-and-deep Recommender Systems》被数据库和数据挖掘方向CCF-A类国际三大顶会之一的ICDE 2022 (International Conference on Data Engineering) 接收。
阿里云 Flink、阿里云 Hologres 在构建实时数仓上所具备的核心能力以及二者结合的最佳解决方案。
OAM(Open Application Model)是一个标准的、基础设施无关的跨云应用部署模型,亮点在于他并不是一个程序的实现,他是一个文字定义的标准,大家只要依照这个标准去落地,就能把已有的东西整合起来发挥作用。
RocketMQ Flink Catalog 使用指南
Flink Cluster Inspector 的定位是面向于集群异常的自愈系统,通过稳定,成本,效率三大领域的异常进行自愈,实现 Flink 集群的热点机器问题。
快速落地大模型训练和推理能力,带来业务指标和后续算法优化空间的显著提升。
近期FastConvMAE工作在EasyCV框架内首次对外开源,本文将重点介绍ConvMAE和FastConvMAE的主要工作,以及对应的代码实现,最后提供详细的教程示例如何进行FastConvMAE的预训练和下游任务的finetune。
本⽂简要介绍我们在电商下对CLIP模型的优化,以及上述模型在公开数据集上的评测结果。最后,我们介绍如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型。
本⽂将提供对MacBERT模型的技术解读,以及如何在EasyNLP框架中使⽤MacBERT及其他预训练语言模型,进行中英文机器阅读理解任务的训练与预测。
本文将以DeepRec背景、DeepRec功能和DeepRec社区这三个方面展开叙述
本⽂简要介绍CKBERT的技术解读,以及如何在EasyNLP框架、HuggingFace Models和阿里云机器学习平台PAI上使⽤CKBERT模型。
模型免费开放!零基础也能一键进行AI艺术创作。本⽂简要介绍ARTIST的技术解读,以及如何在EasyNLP框架中使⽤ARTIST模型。
小样本类增量学习代表了机器学习领域中一个高度挑战性的议题,其核心目标在于能够在仅有限的数据支持下识别新类别,同时保留对已学习类别的认知,而无须重新训练整个模型。这一目标在模型需适应新类别的同时使用有限训练数据的情况下尤为艰巨。针对上述挑战,我们提出了一种创新性策略,称为多重混合自蒸馏。旨在为类增量学习阶段准备一个具有高度可扩展性和包容性的特征空间。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
为了简化 eBPF程序的开发流程,降低开发者在使用 libbpf 库时的入门难度,libbpf-bootstrap 框架应运而生。本文详细介绍基于原生libbpf库的eBPF编程改进方案。
近日,阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题:在处理结构化表格数据(tabular data)时,深度模型是否拥有有效的归纳偏差(inducti
PAI-TorchAcc(Torch Accelerator)是阿里云人工智能平台开发的Pytorch上的大模型训练加速框架。 PAI-TorchAcc提供了一套基于Pytorch的简洁、易用的接口,无需进行模型转换就可以无缝地接入HuggingFace上的模型,并用多种分布式策略进行训练加速。 PAI-TorchAcc借助社区PyTorch/XLA,通过 LazyTensor 技术将Pytorch代码转换为静态执行图,基于计算图,结合阿里云上的计算资源情况,进行了大量的GPU硬件上模型训练的针对性分布式优化、计算优化。
本文介绍了如何使用 PAI-TorchAcc 加速 OLMo 模型训练,分析了PAI-TorchAcc 的性能收益来源。实际上,PAI-TorchAcc可以通过并行化策略、显存优化、计算优化和调度优化等方法来加速更多的大语言模型训练,目前已接入常见的开源大模型,包括LLaMA、LLaMA-2、BaiChuan、ChatGLM、QWen等。除了大语言模型之外,PAI-TorchAcc也易于接入视觉类、语音类模型,并大幅度提升训练性能。欢迎在阿里云上使用该产品。
Qwen1.5(通义千问1.5)是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版,该模型推出了多个规模,从0.5B到72B,满足不同的计算需求。此外,该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型,为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。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Qwen1.5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Qwen1.5系列模型的微调和快速部署
作者:张哲(花名 渝知) 友盟+高级技术专家1. 友盟+简介友盟+ 以“数据智能,驱动业务增长”为使命,为移动应用开发者和企业提供包括统计分析、性能监测、消息推送、智能认证等一站式解决方案。截止2023年6月,已累计为270万移动应用和980万家网站,提供十余年的专业数据服务。作为国内最大的移动应用统计服务商,其统计分析产品 U-App & U-Mini & U-Web
作者:熊兮、贺弘、临在Mixtral 8x7B大模型是Mixtral AI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理,并且将其输出累加组合,在增加模型参数总量的同时,优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中,Mixtral 8
作者:熊兮、求伯、一耘引言Mixtral 8x7B 是Mixtral AI最新发布的大语言模型,在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5,是当前最为先进的开源大语言模型之一。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台,提供了对于 Mixtral 8x7B 模型的全面支持,开发者和企业用户可以基于 PAI-快速开始(PAI-QuickStart)轻松完成Mixtral 8x7
简介: 1月20日深圳阿里中心,阿里云 x StarRocks 邀你现场体验云上极速湖仓实战营,从 0-1 轻松上手 StarRocks 湖仓分析。StarRocks 自 3.0 大版本起,实现了从计算 OLAP 分析到统一 Lakehouse 的重大产品能力升级。通过存算分离架构,帮助用户降低存储成本、提升计算弹性;通过数据湖分析、物化视图等特性简化湖仓融合,实现极速统一湖仓分析。EMR Ser
作者:熊兮、求伯、一耘引言通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上,使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台,提供AI开发全链路服务。快速开
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