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Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-C
基于阿里云函数计算(FC)x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算(FC)构建企业生
Spring Cloud+Nacos+KMS 动态配置最佳实践
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能,以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护,解决将配置迁移到 Nacos
【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型
检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GT
产品测评 | 云原生应用开发平台CAP快速使用体验
在2024年云栖大会上,阿里云发布了云应用开发平台CAP,这是一站式云原生应用开发及管理平台,提供丰富的Serverless + AI应用模板、先进的开发者工具和企业级应用管理功能,旨在降低开发门槛,
“无”中生有:基于知识增强的RAG优化实践
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
iLogtail 进化论:重塑可观测采集的技术边界
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器,历经 13 载风雨,始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息,并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年,适逢 iLogtai
通义灵码——有了它让我的编程效率和质量直线上升!
作为一名大数据开发工程师,我每天与代码和数据打交道,享受解决复杂问题的乐趣。最近,我遇到了一位超级“码”力助手——通义灵码。它不仅是一个简单的代码补全工具,更像是一个拥有高度智慧的编程伙伴,能够理解我
一文教会你如何使用 iLogtail SPL 处理日志
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮
浅析MySQL优化器统计信息
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性
打造你的专属语音助手,基于函数计算托管 CosyVoice 语音模型
今天分享一下,基于阿里云函数计算 FC 以及 CAP(云应用开发平台),极速托管专属的 CosyVoice 应用。并且我们提供了 API 调用方案以及镜像构建源码方便您根据自己的业务任意 DIY。
阿里云文档智能解析——大模型版能力最佳实践与体验评测
阿里云文档智能解析(大模型版)在处理非结构化数据方面表现优异,尤其是在性能和可扩展性上具有明显优势。虽然存在一些待完善之处,但其强大的基础能力和广泛的适用场景使其成为企业数字转型过程中的有力助手。随着
ROS Terraform 托管服务与原生 Terraform 对比:选择最适合你的 IaC 工具
本文详细介绍了阿里云资源编排服务(ROS)提供的Terraform托管服务,对比了ROS与Terraform的原生能力,帮助用户根据需求选择合适的IaC工具。
阿里云开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba
近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Sp
魔搭社区与函数计算:高效部署开源大模型的文本生成服务体验
在数字化时代,人工智能技术迅速发展,开源大模型成为重要成果。魔搭社区(ModelScope)作为开源大模型的聚集地,结合阿里云函数计算,提供了一种高效、便捷的部署方式。通过按需付费和弹性伸缩,开发者可
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在数字化快速发展的背景下,分布式系统的稳定性和可靠性至关重要。阿里云推出的云消息队列RabbitMQ解决方案,通过架构优化和一键部署,有效提升了系统的吞吐量和响应速度,降低了部署和维护成本。本文详细介
Flink Forward Asia 2024 上海站|Apache Flink 的过去、现在及未来
作为 Apache Flink 社区备受期待的年度盛会之一,本届大会将于 11 月 29 至 30 日在上海隆重举行。Flink Forward Asia(以下简称FFA)是由 Apache 官方授权
通义千问2.5-7B-Instruct已经下载到本地为什么使还需要联网?而且最近下载模型也提示400
通义千问2.5-7B-Instruct已经本地部署运行了一段时间体验还不错但是最近两天用不了了提示错误如下requests.exceptions.HTTPError: 400 Client Erro
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用通义灵码,从 0 开始打造一个完整APP,无需编程经验就可以完成
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云端问道22期——AI智能语音实时互动 阿里云技术专家手把手教学,动手体验云计算行业典型场景,直观感受解决方案给业务带来的变化; 本期地址:https://developer.aliyun.com/t
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通义千问开源的QwQ模型,一个会思考的AI,百炼邀您第一时间体验
Qwen团队推出新成员QwQ-32B-Preview,专注于增强AI推理能力。通过深入探索和试验,该模型在数学和编程领域展现了卓越的理解力,但仍在学习和完善中。目前,QwQ-32B-Preview已上
上千人挑战,用通义灵码从 0 开始打造一款 App 爆火 | 第二课:搭建本机服务
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对话阿里云 CIO 蒋林泉:AI 时代,企业如何做好智能化系统建设?
10 月 18 日, InfoQ《C 位面对面》栏目邀请到阿里云 CIO 及 aliyun.com 负责人蒋林泉(花名:雁杨),就 AI 时代企业 CIO 的角色转变、企业智能化转型路径、AI 落地实
docker:记录如何在x86架构上构造和使用arm架构的镜像
为了实现国产化适配,需将原x86平台上的Docker镜像转换为适用于ARM平台的镜像。本文介绍了如何配置Docker buildx环境,包括检查Docker版本、安装buildx插件、启用实验性功能及
vscode如何更改背景颜色主题,黑色或白色?
【11月更文挑战第16天】在 VS Code 中更改背景颜色主题,可通过三种方式实现:1) 使用快捷键 Ctrl+K 和 Ctrl+T(Mac 上为 Command+K 和 Command+T)选择主
Qwen系列模型+GraphRAG/LightRAG/Kotaemon从0开始构建中医方剂大模型知识图谱问答
本文详细记录了作者在短时间内尝试构建中医药知识图谱的过程,涵盖了GraphRAG、LightRAG和Kotaemon三种图RAG架构的对比与应用。通过实际操作,作者不仅展示了如何利用这些工具构建知识图
科普文:云计算服务类型IaaS, PaaS, SaaS, BaaS, Faas说明
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阿里云百炼产品月刊【2024年11月】
11月,阿里云百炼平台迎来一系列重大更新,包括推出QwQ、qwen-turbo、qwen-Plus等多个新模型及快照版本,强化AI推理、文本生成、视觉理解等能力。此外,还优化了模型管理、数据处理等功能
教你自创工作流,赋予AI助理个性化推荐超能力
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如何高效管理远程团队?2024年最佳免费工作协作工具排行榜
随着远程工作日益普遍,选择合适的协作工具成为提升团队效率的关键。本文介绍了7款优秀的免费远程协作工具,包括板栗看板、Wrike、Miro、ClickUp、Zoho Projects、MeisterTa
XiYan-SQL:一种多生成器集成的Text-to-SQL框架
XiYan-SQL 是一种创新的多生成器集成Text-to-SQL框架,通过M-Schema增强模型对数据库结构的理解,结合ICL与SFT方法提升SQL生成质量和多样性,经实验证明在多个数据集上表现优
博客添加Aplayer音乐播放器
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Metasploit Pro 4.22.6-2024111901 (Linux, Windows) - 专业渗透测试框架
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《如何优化数据库查询性能以应对高并发场景》
优化数据库查询性能需综合考虑:合理设计数据库(表结构、索引、关联),高效利用索引,缓存热点数据,采用合理的查询策略,优化数据库参数配置,实施读写分离及水平扩展。针对具体需求,选择合适的方法提升性能。
《如何在Java中实现函数式编程》
在Java中实现函数式编程主要依赖于Lambda表达式和函数式接口。通过定义单方法接口并使用`@FunctionalInterface`注解,可以轻松创建Lambda表达式的实例,执行基本运算。结合J
《怎样实现代码的可维护性和可扩展性》
实现代码的可维护性和可扩展性,需关注命名与注释、遵循编程规范、模块化设计、应用设计模式、编写单元测试、使用版本控制、文档化及定期重构等方面。这些措施有助于提升代码质量,促进团队协作,确保项目长期健康发
《对于大规模的代码项目,如何进行有效的代码管理》
有效管理大规模代码项目至关重要。使用Git等版本控制系统追踪变化;合理组织代码结构;制定统一代码风格;编写详细文档与注释;实施持续集成和自动化测试;执行代码审查;持续优化代码;支持并行开发;强化团队协
《如何在代码中实现高效的数据存储和检索》
高效数据存储与检索的方法包括:选用合适的数据结构(如哈希表、二叉搜索树)、利用索引加速查询、通过数据分区减少搜索范围、使用缓存提升访问速度、优化算法(如二分查找)以及应用数据库优化技术。综合这些策略,
《TensorFlow 的基本概念和使用场景》
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,支持灵活构建与训练各类模型。其核心概念包括张量、计算图、变量和会话,广泛应用于机器学习、数据处理、分布式计算及模型部署等领域,具备高效计算与
《 Docker 的基本概念和优势,以及在应用程序开发中的实际应用》
Docker是开源容器化平台,使开发者能将应用及其依赖打包成容器,在任何支持Docker的环境中部署。其核心包括:Docker镜像(含应用及依赖)、Docker容器(运行实例)和Docker仓库(存储
《探索 Faiss:原理与应用解析》
在数据驱动的时代,高效处理和搜索海量数据至关重要。Faiss 是一个专为大规模相似性搜索和聚类设计的库,擅长处理高维向量数据,广泛应用于文本处理、图像识别等领域。本文深入解析 Faiss 的原理、使用
《机器学习入门:sklearn 基础教程全解析》
本文详述了 sklearn,一个基于 Python 的强大机器学习库,涵盖其安装、数据预处理、常用算法、模型训练与调优、应用实例及未来趋势等内容,助您轻松入门并深入理解机器学习技术。
《sklearn 基础教程:开启机器学习的奇妙之旅》
在数据驱动的时代,机器学习至关重要,而 sklearn 作为该领域的佼佼者,提供了丰富的算法和工具。本文将引导你从安装、数据处理、核心算法、模型训练与评估,到实战案例和未来展望,全面了解和掌握 skl
《探索图像处理的无限可能:从技术突破到未来应用》
在数字化时代,图像处理技术已成为关键领域,深刻影响着各行各业。从深度学习的融合到图像增强与修复,再到移动设备的实时处理及医疗应用,图像处理不仅提升了图像质量和安全性,还推动了AR、VR等技术的发展。面
《C++与 ASIC 芯片:人工智能领域的强力搭档》
在AI发展中,C++与ASIC芯片的协同应用成为关键探索方向。C++以其高性能和对底层硬件的精细控制,与ASIC芯片的高度优化计算能力相结合,共同推动AI系统在性能、能效上的突破,特别是在智能安防、自
《C++赋能:有限硬件下多 AI 模型的共享与复用之道》
在AI发展迅速的当下,面对有限的硬件资源,利用C++的特性实现多模型的高效共享与复用成为关键。通过面向对象编程将模型抽象化,利用内存池技术优化内存管理,设计通用数据处理模块减少重复处理,运用多线程提高
【AI系统】什么是微分
自动微分是一种高效准确的计算机程序求导技术,广泛应用于计算流体力学、大气科学、工业设计仿真优化等领域。随着机器学习的发展,自动微分技术与编程语言、计算框架紧密结合,成为AI框架的核心功能之一。本文介绍
《C++在贝叶斯网络与隐马尔可夫模型中的深度探索与优化之路》
贝叶斯网络与隐马尔可夫模型是人工智能领域的两颗明珠,尤其擅长处理不确定性推理与时序数据分析。C++以其高性能、高效的数据处理能力和面向对象的特性,成为实现这两类模型的理想选择。C++不仅能够有效管理内
《C++与 SIMD 指令集:人工智能算法优化新动力》
在AI快速发展的今天,C++结合SIMD指令集成为优化算法性能的关键。SIMD通过并行处理多个数据,显著提升向量和矩阵运算速度,尤其在深度学习中表现突出。优化数据布局与算法设计,不仅提高计算效率,还降
【AI系统】自动微分引言
本文聚焦AI框架中的自动微分功能,探讨其重要性及其实现方式。自动微分是AI框架的核心,支持正向和反向传播,确保模型的有效训练。文中介绍了微分的基本概念、自动微分的两种主要模式(前向和后向微分),以及其
【AI系统】昇思 MindSpore 关键特性
本文介绍华为自研AI框架昇思MindSpore,一个面向全场景的AI计算框架,旨在提供统一、高效、安全的平台,支持AI算法研究与生产部署。文章详细阐述了MindSpore的定位、架构、特性及在端边云全
【AI系统】框架编程范式
编程范式是软件工程中一类典型的编程风格,如函数式、命令式、声明式、面向对象等。它们影响着开发者对程序执行的理解。本文探讨了两种主要的编程范式——声明式编程与命令式编程,特别是在AI框架中的应用,如Te
【AI系统】AI 框架之争
本文概述了AI框架的发展历程与核心技术挑战,强调了从数学表达到多线程加速、从GPU支持到代码优化等多个层面的设计考量。文章详细探讨了AI框架在编程模型、计算能力、全场景支持、大规模分布式计算及科学计算
【AI系统】AI 框架作用
深度学习通过多层计算模型学习数据中的复杂结构,实现高级别的数据抽象。例如,CNN能从大量图像中学习猫和狗的特征。本文探讨深度学习原理及其计算中AI框架的应用,强调AI框架如何帮助自动求导,简化模型训练
【AI系统】AI 框架基础介绍
本文介绍了AI算法、神经网络及AI框架的基础概念,探讨了神经网络的作用、训练目的以及AI框架如何简化模型设计、训练与验证过程。文章还概述了AI框架的发展历程和技术演进,强调了国内外主要AI框架的特点及
【AI系统】推理内存布局
本文介绍了CPU和GPU的基础内存知识,NCHWX内存排布格式,以及MNN推理引擎如何通过数据内存重新排布进行内核优化,特别是针对WinoGrad卷积计算的优化方法,通过NC4HW4数据格式重排,有效
【AI系统】QNNPack 算法
QNNPACK是Marat Dukhan开发的量化神经网络计算加速库,专为移动端优化,性能卓越。本文介绍QNNPACK的实现,包括间接卷积算法、内存重排和间接缓冲区等关键技术,有效解决了传统Im2Co
【AI系统】Winograd 算法
本文详细介绍Winograd优化算法,该算法通过增加加法操作来减少乘法操作,从而加速卷积计算。文章首先回顾Im2Col技术和空间组合优化,然后深入讲解Winograd算法原理及其在一维和二维卷积中的应
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Caffe 作为早期的 AI 框架,采用 Im2Col 方法优化卷积计算。Im2Col 将卷积操作转换为矩阵乘法,通过将输入数据重排为连续内存中的矩阵,减少内存访问次数,提高计算效率。该方法首先将输入
轻松掌握Spring依赖注入:打造你的登录验证系统
本文以轻松活泼的风格,带领读者走进Spring框架中的依赖注入和登录验证的世界。通过详细的步骤和代码示例,我们从DAO层的创建到Service层的实现,再到Spring配置文件的编写,最后通过测试类验
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这是一款基于纯CSS3+SVG实现的节日庆祝五彩纸屑动画效果源码。画面中左下角是一个圆锥形礼炮卡通效果,呈现出节日庆祝时礼花爆破、五彩纸屑纷飞的动画特效。整体动画效果采用纯css3+svg实现,没有引
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5000字实战透视:哪些内训机构值得选?
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本文深入探讨了计算图的优化策略,包括算子替换、数据类型转换、存储优化等,旨在提升模型性能和资源利用效率。特别介绍了Flash Attention算法,通过分块计算和重算策略优化Transformer模
【AI系统】离线图优化技术
本文回顾了计算图优化的各个方面,包括基础优化、扩展优化和布局与内存优化,旨在提高计算效率。基础优化涵盖常量折叠、冗余节点消除、算子融合、算子替换和算子前移等技术。这些技术通过减少不必要的计算和内存访问
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