ACCL：阿里云自研高性能集合通信库
ACCL（Alibaba Collective Communication Library）是阿里云自研的，基于NCCL（Nvidia Collective Communication Library）开发的集合通信库。它结合阿里云自身网络特点以及丰富的大模型任务通信调优经验，可为客户任务提供更高的通信性能，并且具备一定的故障诊断和自愈能力。本文为您介绍ACCL的主要特性和安装方法。
在不同类型的设备中安装Blade的方法
Blade的安装包括了Wheel包和SDK。在CPU和CUDA环境中，您需要安装Wheel包进行模型优化，同时安装SDK部署模型推理。而在移动设备或嵌入式系统等端侧设备中，只需安装Wheel包优化模型。经过Blade优化处理后，输出MNN模型，然后您可以使用MNN部署模型推理。本文详细介绍如何在不同类型的设备中分别安装Blade。
PAI文本生成方法
阿里云PAI提供智能文创解决方案，帮助您快速搭建囊括模型离线训练、离线预测和在线部署的端到端全链路构建流程。旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息，实现各类文本生成任务，包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案生成、问题生成、作文生成和古诗生成等。
【Python机器学习专栏】机器学习模型评估的实用方法
在机器学习的实践中，模型评估是至关重要的一环。一个模型的好坏不仅取决于其训练过程中的性能，更取决于其在新数据（测试数据）上的泛化能力。本文将介绍一些实用的机器学习模型评估方法，帮助读者更全面地评估和优化自己的模型。 一、评估指标 评估指标是用于量化模型性能的标准。在选择评估指标时，我们需要考虑任务的类型和需求。以...
高斯混合模型训练组件的配置方法
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）表示在总体分布中包含K个高斯子分布的概率模型。您可以使用高斯混合模型训练组件实现模型分类。本文为您介绍高斯混合模型训练组件的配置方法。
【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式）
1 引言机器学习模型评估是机器学习领域中的一个重要研究方向，其研究背景在于随着大数据时代的到来，人们面临着越来越多的数据分析和处理任务，而机器学习作为一种高效的数据处理技术，在很多领域都得到了广泛应用。然而，机器学习模型的效果评估是机器学习应用过程中一个非常关键的问题，因此机器学习模型评估的研究具有非常重要的意义。研究问题：机器学习模型评估的研究问题主要包括：如何选择合适的评估指标、如何确定评估....
图解机器学习 | 模型评估方法与准则
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/186声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏 ShowMeAI 查看更多引言科学家门捷列夫说「没有测量，就没有科学」，在AI场景下我们同样需要定量的数值化指标来指导我们更好地应用模型....
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