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。
PAI 重磅发布模型权重服务，大幅降低模型推理冷启动与扩容时长
随着大语言模型（LLM）参数量呈现指数级增长，如开源模型 DeepSeekV3-671B 已达 700GB+ 规模，模型加载耗时已成为影响推理服务效率的关键瓶颈，在弹性扩容、多实例部署等场景因模型加载耗时过长，影响了服务扩展的敏捷性和模型部署的效率。 针对上述挑战，阿里云人工智能平台 PAI 创新性地发布了模型权重服务功能，大幅降低冷启动与扩容时长，解决模型加载耗时过长的业界难...
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PAI配置了share_embedding后模型和权重文件变大了是什么原因？
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想请教一下机器学习PAI，单目标模型样本加权，关于权重的设置，有没有什么推荐的做法？
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在机器学习PAI使用Pipeline组件训练出来的随机森林模型，怎么输出各个特征的权重呢？
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机器学习PAI若模型已优化且关闭权重优化，如果需要切换模型应该不需要重新跑一轮模型优化吧？
看到Blade社区支持diffusers库的pr，机器学习PAI若模型已优化且关闭权重优化，如果需要切换模型，是只需要在执行推理前，额外调用pipeline.from_pretrained()加载新模型参数，应该不需要重新跑一轮模型优化吧？
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