面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。
为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
PyTorch 在自然语言处理中的应用案例研究
【8月更文第27天】PyTorch 是一个强大的开源机器学习框架，它为开发者提供了构建和训练深度学习模型的能力。在自然语言处理（NLP）领域，PyTorch 提供了一系列工具和库，使开发者能够快速地实现和测试新的想法。本文将介绍如何使用 PyTorch 来解决常见的 NLP 问题，包括文本分类和机器翻译，并提供具体的代码示例。
