开源技术

本文介绍了阿里云PAI团队开源的大规模Alignment高效训练框架PAI-ChatLearn。该框架旨在解决基于大型语言模型（LLM）的对话机器人（如ChatGPT）训练中的资源调度、模型并行处理和

阿里云 E-MapReduce Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验。

PAI-Diffusion系列模型，包括一系列通用场景和特定场景的文图生成模型，本⽂简要介绍PAI-Diffusion模型及其体验方式。

针对GPT基础模型参数量大，训练&推理硬件资源消耗过高等问题，我们采用GPT+MoE的技术架构路线，探索单机最高能效的绿色低碳GPT大模型训练&推理软硬一体化适配技术在中文文本生成场景的落地可行性。

BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。

模型免费开放！零基础也能一键进行AI艺术创作。本⽂简要介绍ARTIST的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤ARTIST模型。

EasyCV可以轻松预测图像的分割谱以及训练定制化的分割模型。本文主要介绍如何使用EasyCV实现实例分割、全景分割和语义分割，及相关算法思想。

一个轻量化的数智服务方案，解决像热点机器等一些常见的运维痛点问题。让用户快速体验SREWorks的数智能力，领略数智化运维的魅力。

本⽂将提供对MacBERT模型的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤MacBERT及其他预训练语言模型，进行中英文机器阅读理解任务的训练与预测。

EasyCV汇总了不同领域的常用数据集的介绍和下载地址，方便用户快速下载数据集进行论文指标对齐、模型效果对比、以及实际场景下的模型训练。

导读： 本文将以下三个方面展开介绍： DeepRec背景（我们为什么要做DeepRec） DeepRec功能（设计动机和实现） DeepRec社区（最新发布的2206版本主要功能） DeepRec背景

本⽂简要介绍CKBERT的技术解读，以及如何在EasyNLP框架、HuggingFace Models和阿里云机器学习平台PAI上使⽤CKBERT模型。

文本生成是自然语言处理领域的一个重要研究方向，具有丰富的实际应用场景以及研究价值。其中，生成式文本摘要作为文本生成的一个重要子任务，在实际应用场景中，包括新闻标题生成、摘要生成、关键词生成等任务形式。

SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。

Helm 是 Kubernetes 生态系统中的一个软件包管理工具，类似于 Ubuntu 中的 apt、CentOS 中的 yum 等，它用于自动创建、打包、配置和部署应用程序和服务到 Kuberne

Kustomize是一套采用合并思想，对Kubernetes原生配置进行管理的工具，使用无模板的方案定义应用配置。

近期FastConvMAE工作在EasyCV框架内首次对外开源，本文将重点介绍ConvMAE和FastConvMAE的主要工作，以及对应的代码实现，最后提供详细的教程示例如何进行FastConvMAE

K8S 中的自带资源类型不足以满足业务需求，需要定制开发资源怎么办？自定义资源(Custom Resource)由此产生。那么，如何让Kubernetes认识这些自定义的资源呢？CRD(Cust

OAM（Open Application Model）是一个标准的、基础设施无关的跨云应用部署模型，亮点在于他并不是一个程序的实现，他是一个文字定义的标准，大家只要依照这个标准去落地，就能把已有的东西

继去年使用Transformer Encoder大模型取得中文小样本学习、英文预训练模型知识量度量双冠后，今年阿里云又在中文语言理解权威评测基准CLUE的中文零样本学习权威榜单ZeroCLUE上取得冠