使用EAS自定义部署vLLM大语言模型在线服务-人工智能平台 PAI-阿里云
通过EAS可以快速将模型部署为在线推理服务。本文以vLLM框架部署Qwen3-0.6B模型为例，介绍使用EAS部署服务并调用的全流程。
BladeLLM模型量化
针对LLM模型量化，BladeLLM提供了高效易用的量化功能，包括仅权重量化（weight_only_quant）和权重激活联合量化（act_and_weight_quant），集成了若干主流有效的量化算法，如GPTQ、 AWQ、 SmoothQuant等，同时支持INT8、INT4、FP8等多种数据类型的量化。本文为您介绍如何进行模型量化操作。
机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索
在机器学习领域，模型的选择和优化是至关重要的环节。其中，交叉验证和网格搜索是两种常用的方法，用于评估模型的性能并找到最优的参数组合。本文将深入探讨交叉验证与网格搜索在模型选择中的应用。 一、交叉验证的原理与方法 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集划分为多个子集，依次将每个子集作为测试集，其余子集作为...
探索机器学习模型的可视化技术
机器学习模型通常被视为“黑盒”，其内部工作原理往往难以直接观察。为了提高模型透明度并促进模型的解释性，可视化技术成为了一种重要的手段。通过图形化展示，我们可以更直观地了解模型如何从输入数据中学到特定的表示，以及它是如何做出预测的。可视化技术的应用范围非常广泛，从简单的二维图表到复杂的高维数据表示，都可以通过不同的...
揭秘大型机器学习模型背后的秘密：如何在技术深度与广度之间找到完美平衡点，探索那些鲜为人知的设计、训练与部署技巧，让你的作品脱颖而出！
大型机器学习模型已经成为当今人工智能领域的重要研究方向之一。随着计算资源的不断进步和数据量的爆炸性增长，构建大规模、高性能的机器学习模型已成为可能。这些模型不仅在学术研究中取得了显著成果，在工业界也得到了广泛应用，推动了一系列创新产品的诞生。本文将从技术深度与广度的角度出发，探讨大型机器学习模型的设计、训练与部署过程中的关键技术和挑战。 首...
机器学习模型的选择与评估：技术深度解析
在机器学习项目中，模型的选择与评估是至关重要的一环。它们不仅决定了项目的成功与否，还直接影响到模型的性能、泛化能力以及后续的优化方向。本文将从模型选择的原则、评估指标、交叉验证等多个方面，深入探讨机器学习模型的选择与评估技术。 一、模型选择的原则 1.1 问题理解 首先，深入理解问题是模型选择的前提。明确问题的类型（如分类、回...
探索机器学习中的模型融合技术
机器学习模型融合技术，通常被称为集成学习，是当前人工智能领域的一个热点。它的核心思想是结合多个模型来提升整体的性能。这种技术在各种数据科学竞赛和实际业务问题中被证明是提高预测精度的有效途径。 模型融合的方法多种多样，从最简单的模型平均到复杂的多层融合结构，每一种方法都有其独特的应用场景和效果。首先，我们来看模型平均法ÿ...
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