阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
今天,来自 Qwen1.5 开源家族的新成员,代码专家模型 CodeQwen1.5开源!CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化,拥有 7B 参数的模型,其拥有 GQA 架构,经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练,共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面,CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率,并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务(ARMS)下的用户体验监控(RUM)产品,覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据,还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求,提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力,帮助快速跟踪定位问题原因,提升产品用户使用体验。
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用》。
本文将演示如何使用事件总线(EventBridge),向量检索服务(DashVector),函数计算(FunctionCompute)结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2],来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说,我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据,进行实时的文本语义搜索,查询最相似的相关内容。