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如何从0部署一个大模型RAG应用
本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。
多模态大模型活动 | 使用 PAI×LLaMA Factory 搭建文旅问答机器人
LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架，GitHub 星标超过3万。本次活动通过 PAI×LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，快速搭建文旅领域知识问答机器人，期待看到您与 AI 导游的创意对话！
1024，致开发者们——希望和你一起用技术人独有的方式，庆祝你的主场
阿里云开发者社区推出“1024·云上见”程序员节专题活动，包括云上实操、开发者测评和征文三个分会场，提供14个实操活动、3个解决方案、3 个产品方案的测评及征文比赛，旨在帮助开发者提升技能、分享经验，共筑技术梦想。
PAI 大语言模型评测平台现已支持裁判员模型评测
本文将为您介绍如何在 PAI 大语言模型评测平台，基于裁判员模型，评价开源模型或者微调后模型的性能。该功能限时免费，欢迎使用。
使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型，搭建文旅领域知识问答机器人
使用PAI和LLaMA Factory框架，基于全参方法微调 Qwen2-VL模型，使其能够进行文旅领域知识问答，同时通过人工测试验证了微调的效果。
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