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。
机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况
在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的环节。混淆矩阵和 ROC 曲线是两种常用的评估工具，它们能够提供关于模型预测结果的详细信息。本文将深入探讨混淆矩阵与 ROC 曲线的原理、计算方法以及在 Python 中的应用。 一、混淆矩阵 混淆矩阵是一种以矩阵形式呈现的评估指标，它能够展示模型在不同类别上的预测情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表...
Stacking：解决机器学习进行多模型组合的实用工具
在机器学习领域，算法的选择和参数的调整一直是让人头痛的难题。虽然有很多算法可以使用，但没有一种算法是万能的。随着技术的不断发展，出现了一些新的技术可以在算法选择和调整参数方面提供一些帮助。其中最流行的技术之一是Stacking。Stacking是一种用于增强机器学习模型性能的技术。该技术通过结合不同算法的预测结果来生成最终的预测结果。这种方法能够帮助解决许多机器学习问题，特别是当单一算法不足以解....
Gradio机器学习模型快速部署工具【接口状态】翻译5
原文： gradio.app/interface-s…1.全局状态例子来解释import gradio as gr scores = [] def track_score(score): scores.append(score) top_scores = sorted(scores, reverse=True)[:3] return top_scores demo = g...
Gradio机器学习模型快速部署工具【应用分享】翻译4
1.嵌入 IFrame(/assets/img/anchor.svg)]()](https://gradio.app/sharing-your-app/#embedding-with-iframes)要改为嵌入 IFrame（例如，如果您无法将 javascript 添加到您的网站），请添加此元素：<iframe src="https://$your_space_host.hf.space....
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