阿里云天池AI实训平台功能介绍和使用演示

最新推荐文章于 2025-07-21 14:06:55 发布
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分类专栏： 人工智能通识
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阿里云天池与高博应诺联合出品，介绍了阿里云天池AI实训平台的功能，并进行了使用演示。

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【阿里云天池×高博应诺联合出品】阿里云天池AI实训平台功能介绍和使用演示

AI人工智能领域分类：智能革命的基石
AI 领航者的博客
04-03 880
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动各个行业变革的关键力量。了解AI人工智能领域的分类，有助于我们清晰地认识这一复杂技术体系的全貌，把握不同领域的特点和应用场景，为研究、开发和应用人工智能技术提供指导。本文的范围涵盖了AI人工智能领域的主要分类，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等，对每个领域的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用等方面进行深入探讨。
具身智能中的（VLA）算法与实践 第21讲：CogACT训练实践——分层VLA模型的深度训练策略与复杂代码实现
最新发布
u012133341的博客
07-25 7
本文深入探讨了CogACT框架下分层视觉-语言-动作(VLA)模型的训练策略。作者从模型结构、训练方法到代码实现进行了全面分析，重点比较了分阶段训练和联合训练两种策略。分阶段训练通过逐步构建能力的模块化方法降低了复杂性，而联合训练则采用端到端优化实现全局对齐。文章详细介绍了模型架构设计、数据流处理、损失函数构建等关键技术，并提供了完善的代码实现，包括使用Gumbel-Softmax解决梯度穿透性问题。最后总结了训练对齐的关键技巧和注意事项，为机器人学习和具身智能领域的模型训练提供了实用指导。
停课不停学 阿里云天池免费开放AI实训平台
Datawhale
02-22 2752
疫情肆虐，牵动着每个人的心。当下，正值抗击疫情的关键时刻，近日教育部也下发了2020年春季学期延期开学的通知，并提出利用网络平台保障防控疫情期间学生“停课不停学”，全国诸多高校也纷纷延迟...
阿里云天池免费使用GPU训练自己的项目简要实用教程
m0_75079597的博客
05-15 9258
在身边计算资源有限的情况下，又需要GPU来训练自己的深度学习模型，可以租用网上现有的GPU算力，比如常见的AutoDL等，除此之外也有一些特殊的免费平台，笔者所知的有谷歌的Colab，移动的九天·毕昇，还有比赛用的kaggle平台，其中各有优劣，总的来说免费的总是有各种限制条件的，但都有一定的免费额度，感兴趣的同学可以自行搜索比较。这里以阿里云天池平台为例，描述笔者的使用过程，适用于一些小型项目或者初次使用云平台的同学拿来练手（此类平台的操作逻辑和控制台页面可谓如出一辙）。
云计算综合实训平台（1）
whwzzc的博客
04-09 1779
云计算综合实训平台是一种基于云计算技术的教育实训系统，它集成了多个功能模块，旨在为学生提供一个真实、高效的云计算实践环境，为学生提供了从理论学习到实践操作的完整学习路径，有助于他们全面掌握云计算技术，并提升在实际工作中的应用能力。同时，平台也促进了教育教学的创新与发展，提高了教学质量和效率。
AI实训营第三节课之阿里云天池——预测二手车市场
2301_81467057的博客
07-26 532
ok啊家人们，也是迎来了第三节课的笔记，直接参加阿里云天池的二手车预测，比较大的跨越了。
阿里天池【入门】Docker练习场 满分操作
Kepler11的博客
01-28 926
1. 任务描述 本题目主要是为了练习docker的基本操作， 题目描述如下： 2. 开始干活 首先分析一下要准备的东西： docker环境 镜像仓库 需要pull的镜像文件 Dockerfile 程序代码（py文件） run.sh 2.1 搭建docker环境 下面开始准备，本文使用的docker环境搭建在centos 7服务器上，其他操作系统命令可能有所不同 搭建docker环境可以参考官方链接 2.2 创建阿里云容器镜像仓库 申请阿里云容器镜像服务（免费），并...
人工智能学习之路
热门推荐
u011473714的专栏
06-08 4万+
课程体系阶段一、人工智能基础 － 高等数学必知必会本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。一、数据分析1）常数e2）导数 3）梯度 4）Taylor5）gini系数6）...
具身智能中的（VLA）算法与实践——第一讲 基础与概览
u012133341的博客
07-21 749
本文介绍了视觉-语言-动作(VLA)模型的基础概念及其在AI领域的重要性。VLA模型通过融合多模态数据实现具身智能，使AI系统能感知环境并执行物理动作。文章探讨了大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)如何赋能具身智能，包括指令解析、场景理解和动作规划。同时提供了Python、PyTorch/TensorFlow开发环境的详细搭建指南，包含GPU配置建议和测试代码。VLA模型在机器人操作、导航、人机协作等领域具有广泛应用前景，是实现通用人工智能的关键技术。
领域特定AI Agent：LLM在垂直行业的深度应用
AI天才研究院
03-20 853
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）如GPT系列、文心一言等展现出了强大的语言理解和生成能力。然而，通用的大语言模型在处理特定垂直行业的复杂任务时，往往无法满足精准、高效的需求。领域特定AI Agent的出现，为解决这一问题提供了新的思路。本文章的目的在于深入剖析领域特定AI Agent如何将LLM应用于垂直行业，详细探讨其技术原理、实现方法以及实际应用效果。范围涵盖了多个垂直行业，如医疗、金融、教育等，旨在为不同行业的从业者和技术爱好者提供有价值的参考。
天池实验室入门学习-数据集
03-09
实验室入门学习 train.csv
阿里云天池免费GPU资源的使用
yeueh的博客
12-14 2112
随着人工智能行业的火速发展算力资源也成为了学生以及研究人员所面临的一大难题，而GPU硬件设备的价格一直以来都是高居不下，为了解决这个难题我们可以使用一些算力平台的免费GPU资源，虽然这些资源都存在着时间限制但可以节省我们的成本并提高效率使我们能够更好的去学习人工智能。例如阿里云天池实验室、Kaggle、谷歌的Colab等。
阿里云天池在线实验室快速上手
Ppuppy1的博客
03-17 3443
阿里云天池在线实验室快速上手
天池“AI Earth”人工智能创新挑战赛Docker提交笔记
JeffDing
02-19 683
一、Docker基本操作 Docker基本操作可以参考这篇文章：https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail\?spm=5176.12586969.1002.9.51df4127FoZKeL\&postId=165595 二、文件准备 1.requirement文件内容 numpy tensorflow==2.2.0 2.code.py 代码文件 import tensorflow as tf import tensorflow.ke.
阿里云天池平台基本语句
qq_51539464的博客
04-19 354
打开“我的实验室"，将压缩包上传，然后新建一个”Teminal“，输入解压语句：”unzip 压缩包名“
阿里云天池
Kkyyssyyds的博客
07-30 906
阿里云天池是阿里巴巴集团推出的一个在线学习平台，主要面向数据科学、人工智能和云计算等领域的学习与实践。天池不仅提供了丰富的课程和资源，还有许多竞赛可以参与，以锻炼和展示自己的技能。
【AI Studio平台基本操作】提交作业
gaowanying的博客
09-16 2143
提交作业 第一步：生成版本 第二步： 点击提交作业 注：如果遇到已经生成新版本但是没有版本显示的请一定及得“刷新” 第三步：选中提交版本后点击提交 第四步：查看提交情况 关闭作业环境 第一步： 到作业提交页面查看作业是否提交完成 第二步： 点击停止按钮 第三步： 点击确认 第四步： 稍微等待 这里是小鸭学院，关于paddle我们一直在努力，感谢您的关注，记得关注、点赞、收藏、留言。您的支持是我们最大的动力。 .
本地没有环境跑深度学习模型？ 阿里云天池实验室它不香吗
叶庭云 成为自己的光
07-08 1万+
一、前言 前几天做深度学习模型训练使用 Google 的 colab 总是掉，搞得很烦。然后那天我队友 “叶伏天” 和我说有一个类似于 Google colab 的平台，可以训练，虽然也有 8 小时的限时，但是这两个我可以替换使用，甚至一起跑实验，显卡配置也可以满足我的需求训练模型的需求。这个平台就是阿里云天池实验室。 二、阿里天池实验室 进入网页，选择天池Notebook：https://tianchi.aliyun.com/ 然后点击我的实验室，图右红框为最近建立的项目： 进入下面的界面后点击新建，
天池AI Earth task01
sing_however的博客
02-21 344
目标：学习如何使用Docker提交代码及比赛上分 工具：windows 10家庭中文版的docker desktop，阿里云镜像库 1.配置docker环境 windows docker 安装教程 问题：安装docker安装失败 Docker for Windows requires Windows 10 Pro or Enterprise version 解决办法：win10家庭中文版 安装 Docker Desktop 2.在阿里云获取镜像库公网网址 Docker练习场手把手教程 在 https:
阿里云天池数据集怎么训练
03-19
### 如何利用阿里云天池数据集进行机器学习或深度学习模型训练 在使用阿里云天池的数据集进行模型训练时，通常会遵循一系列标准流程来确保模型的有效性和准确性。以下是具体方法： #### 数据准备阶段 1. **获取数据** 阿里云天池平台提供了丰富的公开数据集，用户可以通过注册账号并参与特定竞赛或项目获得访问权限[^1]。 2. **数据预处理** 对于任何类型的机器学习或深度学习任务，都需要对原始数据进行清洗和转换。这可能包括缺失值填充、特征编码以及标准化/归一化操作。例如，在处理图像数据时，可能会调整图片大小；对于文本数据，则需将其转化为数值向量形式[^3]。 3. **划分训练集与测试集** 为了正确评估模型性能，应将整个数据集随机分成两部分——训练集用于构建模型参数，而独立的测试集用来衡量最终效果。一般推荐采用7:3或者8:2的比例分配样本数量[^2]。 #### 模型设计与实现阶段 - 如果选择的是传统机器学习算法（如逻辑回归），可以直接调用sklearn库完成相应功能； - 而针对复杂模式识别场景下的深度神经网络架构搭建，则建议借助TensorFlow/Keras 或 PyTorch框架来进行高层次抽象定义及高效GPU加速计算支持。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用LogisticRegression作为示例 from sklearn.linear_model import LogisticRegression lr_clf = LogisticRegression() lr_clf.fit(X_train, y_train) print('the intercept(w0) of Logistic Regression:', lr_clf.intercept_) ``` 上述代码展示了如何通过`train_test_split`函数分割数据，并应用线性分类器拟合过程中的偏置项打印出来。 #### 训练优化与评价指标设定 当涉及到大规模稀疏特征工程领域内的比赛时，像LightGBM这样的梯度提升决策树往往表现优异，尤其是在结构化表格类别的预测问题上具有显著优势。然而，在面对诸如自然语言理解(NLU)/计算机视觉(CV)等领域挑战的时候，由于这些任务本身存在高度非线性的映射关系特性决定了单纯依靠浅层统计规律难以取得突破进展，此时引入端到端自动提取高层语义表示能力更强的DNN体系显得尤为重要。 最后提醒一点就是一定要注意过拟合现象的发生概率控制，可通过交叉验证技术手段加以缓解影响程度。 ---
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