PAI-AutoLearning 图像分类使用教程
PAI AutoLearning（简称PAI AL）自动学习支持在线标注、自动模型训练、超参优化以及模型评估。在平台上只需准备少量标注数据，设置训练时长即可得到深度优化的模型。同时自动学习PAI AL平台与EAS模型在线服务打通，一键完成模型部署。下面通过一个番茄(tomato)和黄瓜(cucumber)的图片分类示例来演示整个流程的实现具体操作实现步骤。
国内首家！ 阿里云人工智能平台 PAI 通过 ITU 国际标准测评
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评，成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域，共计220余个用例的测试，并100%通过测试要求，获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“人工智能”已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今，AI不再只是“能够在围棋比赛中战胜世界冠军”的技术了，人们对于它有了更多的期许。而在AI技术原子能力和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟，如何弥补这一鸿沟，为AI技术的终端用户产生真正的价值？本文中，达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。
阿里云DSW实例wandb使用示例
wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。
云栖实录 | GenAI 时代 AI Infra 工程技术趋势与平台演进
本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下：
演讲人：林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人
活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
AI时代的企业内训全景图：从案例到实战
作为一名扎根在HR培训领域多年的“老兵”，我越来越清晰地感受到，企业内训的本质其实是为企业持续“造血”。无论是基础岗的新人培训、技能岗的操作规范培训，还是面向技术中坚力量的高阶技术研讨，抑或是管理层的战略思维提升课，内训的价值都是在帮助企业内部提升能力水平，进而提高组织生产力，减少对外部资源的依赖。更为重要的是，在当前AI、大模型、Embodied Intelligence等新兴技术快速迭代的背景下，企业必须不断为人才升级赋能，才能在市场竞争中保持领先。
网站搭建黑科技：AI 写前端页面 + CMS 管理系统搭建实操指南
本文聚焦 AI 编程前端开发与 PageAdmin CMS 集成的可落地技术方案。先详解 AI 编程前端的三类核心途径（设计稿直转、提示词驱动、脚手架生成）及标准化操作步骤，再阐述 PageAdmin CMS 的环境配置、部署流程，以及栏目模型配置、API 对接、数据渲染等集成实操，形成 “AI 提效 + CMS 赋能” 的网站搭建技术闭环，为开发者提供工程化指引。
基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具：阿里云MoE大模型最佳实践
随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术
