阿里云函数计算助力AI大模型快速部署
随着人工智能技术的快速发展，AI大模型已经成为企业数字化转型的重要工具。然而，对于许多业务人员、开发者以及企业来说，探索和利用AI大模型仍然面临诸多挑战。业务人员可能缺乏编程技能，难以快速上手AI模型；开发者可能受限于GPU资源，无法高效构建和部署AI应用；企业则希望简化技术门槛，以更低的成本和更高的效率利用AI大模型。
《C++与 Python 人工智能框架的无缝对接：开启数据处理新境界》
在数字化时代，C++和Python分别在数据处理和人工智能领域展现独特优势。C++以其高效能和底层资源控制能力，适用于数据的初步处理；Python则因简洁灵活及丰富的AI库，擅长复杂算法的实现。两者结合，不仅强化了数据处理与分析能力，还为解决实际问题提供了新途径，成为技术领域的热点。本文探讨了这种集成的重要性和应用场景，如图像识别、金融分析等，并讨论了集成过程中可能遇到的挑战及解决方案，最后分享了成功案例与未来展望。
【AI系统】混合并行
混合并行融合了数据并行、模型并行和流水线并行，旨在高效利用计算资源，尤其适合大规模深度学习模型训练。通过将模型和数据合理分配至多个设备，混合并行不仅提升了计算效率，还优化了内存使用，使得在有限的硬件条件下也能处理超大型模型。3D混合并行（DP+PP+TP）是最先进的形式，需至少8个GPU实现。此策略通过拓扑感知3D映射最大化计算效率，减少通信开销，是当前深度学习训练框架如Deepspeed和Colossal AI的核心技术之一。
通过图片视觉理解，结构化提取属性信息
邀请您参加图片信息提取挑战！使用AI技术提升数据处理效率，通过部署应用并上传图片信息截图，即可赢取南瓜蒲团坐垫，每日限量50个，先到先得。活动截止至2024年12月27日16:00。立即访问活动页面参与吧！
阿里云DataWorks深度评测：实战视角下的全方位解析
在数字化转型的大潮中，高效的数据处理与分析成为企业竞争的关键。本文深入评测阿里云DataWorks，从用户画像分析最佳实践、产品体验、与竞品对比及Data Studio公测体验等多角度，全面解析其功能优势与优化空间，为企业提供宝贵参考。
DataWorks产品评测与最佳实践体验报告
DataWorks是阿里巴巴云推出的一款高效数据处理平台，通过内置的数据集成工具和ETL功能，实现了多源数据的自动化处理与分析。本文介绍了DataWorks在用户画像分析中的应用实践，展示了其如何帮助企业高效管理数据资源，支持决策制定及营销优化。同时，文章还评测了DataWorks的产品体验，包括开通流程、功能满足度等方面，并与其它数据开发平台进行了比较，突出了DataWorks在易用性、性能和生态完整性上的优势。最后，对Data Studio新版本中的Notebook环境进行了初步探索，强调了其在提升开发效率方面的价值。
整合长期记忆，AI实现自我进化，探索大模型这一可能性
本文探讨了通过整合长期记忆（LTM），AI模型能否实现自我进化，以提升处理新任务和适应环境的能力。LTM能帮助模型存储和利用长期信息，提高决策质量和服务个性化水平。文章还讨论了LTM整合的挑战及解决方案，以及如何借鉴人类记忆机制设计有效的LTM策略。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2410.15665)