博文纲领：

有什么好用的机器学习平台吗?

1、IBMWatson：以自然语言理解和机器学习领域的深厚积累闻名，Watson提供了一整套AI解决方案，非常适合企业级应用。OpenAI：近年来，其GPT系列模型在全球范围内获得了广泛关注。如果你对自然语言处理有需求，OpenAI会是一个不错的选择。

阿里云pai平台（阿里云pai平台是什么）

2、百度PaddlePaddle：作为百度自主研发的深度学习平台，它支持大规模的分布式训练和丰富的预训练模型。对于国内开发者来说，是个不错的选择。阿里云PAI：阿里云推出的机器学习平台，为企业提供一站式AI解决方案。它整合了阿里云的计算资源和数据服务，帮助企业快速构建和部署AI应用。

3、我用的是阿里云机器学习平台PAI。首先，PAI提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，符合您的要求，贯穿了AI开发全链路。并且PAI内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

4、选择哪个AI人工智能软件好用，主要取决于你的具体需求和场景。如果你需要进行深度学习或者机器学习的开发，TensorFlow可能是一个不错的选择。它是谷歌开源的机器学习框架，具有强大的计算能力和灵活的模型设计，无论是学术研究还是商业应用，都能提供完善的解决方案。

超算云服务哪家更优惠些?

云服务器华为云比较便宜。华为云是华为公司推出的一款云计算产品，成立于2011年。华为云提供了包括云主机、云托管、云存储等基础云服务、超算、内容分发与加速、视频托管与发布、企业IT、云电脑、云会议、游戏托管、应用托管等服务和解决方案。

济南超算中心的价格为0.12元/核时，提供赠送服务，折合后仅为0.1元/核时。硬件配置为单节点56核的Intel Xeon Gold 6258R，主频7GHz，内存192G，IB高速网络100Gps，免费提供500GB存储空间。所有这些超算资源均可在国家超算的国家网格运营中心直接调取使用。

strong优惠幅度大，惊喜连连，腾讯云在这个购物狂欢节中，不仅有常规的折扣，更有许多隐藏的优惠等待着有心人去挖掘。无论你是追求极致性能的专业开发者，还是中小企业寻求成本效益的管理者，都能在超算云服务器的选项中找到满足自己需求的方案。别犹豫，现在就是对比价格、抓住实惠的好时机。

通义千问Qwen-72B-Chat大模型在PAI平台的微调实践

通过本文，我们将深入了解基于阿里云PAI平台的低代码微调部署实践，以通义千问-72B（Qwen-72B）为基础构建的Qwen-72B-Chat模型为例，探讨如何借助快速开始（PAI-QuickStart）组件进行高效部署和微调。

阿里云的通义千问系列新成员Qwen-72B，作为720亿参数的大家伙，于2023年11月开源，其数据训练多元且广泛，涵盖网络文本、专业书籍和代码等。在此基础上，Qwen-72B-Chat作为AI助手，利用对齐机制进一步提升交互能力。

完成离线推理与在线服务部署的实践，通义千问开源模型在阿里云PAI灵骏上展现出高效分布式训练与应用能力。

阿里云近期发布了通义千问5(Qwen5)这一开源大语言模型系列的升级版，旨在满足不同计算需求，从0.5B到72B的规模可供选择。Qwen5系列不仅包含Base和Chat等多个版本，还为全球开发者社区提供了前所未有的便利。

通义千问Qwen-72B是阿里云研发的大型语言模型，拥有720亿参数规模，基于Transformer架构，支持32K上下文长度，词表为15万。模型在3万亿tokens的预训练数据上训练，数据类型多样，涵盖全网文本、专业书籍、代码等，旨在提供全面的语言处理能力。

阿里云算力最厉害三个平台

阿里云有不少算力突出的平台，很难绝对地评判出最厉害的三个，但以下三个平台在算力方面表现卓越。 飞天智算平台：它整合了阿里云强大的计算、存储、网络等资源，构建出高效统一的架构。

阿里云的算力供应商包括多家公司，如浪潮信息、中科曙光、紫光股份等。浪潮信息是阿里云的重要服务器供应商，为阿里云提供定制化的高性能服务器产品，以满足云计算的海量计算需求。中科曙光则为阿里云提供存储和网络设备，帮助其构建安全可靠的存储与网络体系。

经过连续四个多月的努力，飞天数据平台单集群规模突破了5000台（5k），阿里云成功地将原有的数据处理平台全部迁移到基于飞天5K的ODPS上。ODPS开始走向开放和自由，但此时国内大数据正处于突破阶段，算力规模上不去，支持的数据种类不够丰富，大数据的价值无法体现。

在选择云算力平台前，首要考虑的是需求和本地计算资源的对比。本文将对腾讯云、阿里云、极链AI云、MistGPU、Spell和colab这几个平台进行介绍，重点关注购买决策中的关键要素。腾讯云和阿里云是大型综合云服务商，它们提供多种计算能力，包括常规CPU和GPU，以及专门针对批处理和图计算的硬件。

价格参考 通用算力型U1实例价格为199元/1年，具体配置与带宽选项价格，可参考阿里云活动页面。价格覆盖入门级到企业级需求，支持按年或按月付费。性能指标与配置 网络带宽高达5Gbit/s，网络收发包PPS达100万，支持多队列与弹性网卡，提供强大网络性能与扩展能力。

当前有哪些可用的automl平台?

当前可用的AutoML平台主要包括：Google Cloud AutoML：作为AutoML领域的先行者，Google Cloud AutoML覆盖图像、文本和机器翻译等三大领域，支持迁移学习、模型结构搜索和超参数搜索，提供API调用和图形界面，方便用户进行模型训练和部署。

当前可用的AutoML平台主要包括： Google Cloud AutoML， 作为AutoML领域的先行者，覆盖图像、文本和机器翻译等三大领域，支持迁移学习、模型结构搜索和超参数搜索，提供API调用和图形界面。

Azure Machine Learning微软Azure的AutoML平台支持模型结构和超参数搜索，结合丰富的开发工具，为开发者提供便利。Azure Machine Learning支持众多深度学习框架，适合专业人士的高效使用。

微软亚洲研究院针对科研人员和算法工程师的需求，推出了一站式的AutoML（自动机器学习）工具NNI（Neural Network Intelligence），旨在简化复杂模型的训练过程。自其发布以来，NNI在三年间不断迭代升级，强化了对各种分布式训练环境的支持，成为了热门的AutoML开源项目之一。

共达地自动化AI训练平台是专为AI大规模应用时代打造的新型生产工具，它整合了AI生产流程的各个环节，包括数据处理、模型构建、参数调整、训练、部署以及性能评估。平台凭借AutoML的核心技术，能够根据业务需求智能设计最合适的AI模型，通过自动化的超参数优化策略，只需一次调整，就能实现最佳性能。

阿里云PAI大模型测评最佳实践

1、阿里云PAI大模型评测最佳实践主要包括以下方面：评测平台定位：目标用户：主要针对企业开发者和算法研究人员。功能特点：提供不同评测场景，以满足企业开发者和算法研究人员的特定需求。企业开发者实践：自定义数据集评测：企业开发者可以基于自定义数据集进行评测，以充分利用私有领域数据优化算法。

2、在大模型时代，模型评测的重要性日益凸显。本文为PAI大模型评测最佳实践，旨在指引AI开发人员使用PAI平台进行大模型评测，构建既能反映模型真实性能，又能满足行业特定需求的评测过程。PAI大模型评测平台针对企业开发者与算法研究人员，提供不同评测场景。

3、目前的优化成果已整合至阿里云官网的最佳实践，并在PAI-RAG代码库中开源，致力于紧跟RAG技术发展，持续迭代最佳实践和代码库。本文旨在介绍大型RAG对话系统的最佳实践，指导AI开发者结合大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，显著提升对话系统性能，适用于问答、摘要生成等任务。