通义千问---计算巢专属部署上线啦

简介: 继海外开源大模型体系推出并实现商用化后,8月3日,阿里云宣布其自研的大模型通义千问正式开源,成为首个宣布大模型开源的大型中国互联网科技公司。具体来看,通义千问70亿参数的通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,均上架在AI模型社区魔搭ModelScope,开源、免费、可商用。8.8日,计算巢上线通义千问专属部署方案,3分钟完成一键部署体验方案实践登录阿里云计算巢控制台,进入Sta

继海外开源大模型体系推出并实现商用化后,8月3日,阿里云宣布其自研的大模型通义千问正式开源,成为首个宣布大模型开源的大型中国互联网科技公司。具体来看,通义千问70亿参数的通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,均上架在AI模型社区魔搭ModelScope,开源、免费、可商用。

8.8日,计算巢上线通义千问专属部署方案,3分钟完成一键部署体验

方案实践

  1. 登录阿里云计算巢控制台 ,进入Stable Diffusion服务创建界面,根据界面提示,模版选择gpu集群版,填写相关参数(软件登录名及登录密码很重要,后面访问WebUI需要用到),填写完成点击确认订单。

参数组

参数项

示例

说明

服务实例名称

test

实例的名称

地域

部署地域

新加坡

选中服务实例的地域,因为一些模型在国内无法下载访问,建议选择中国香港或海外地域

可用区配置

部署区域

可用区I

地域下的不同可用区域

付费类型配置

付费类型

按量付费 或 包年包月

ECS实例配置

实例类型

ecs.gn6i-c4g1.xlarge

实例规格,可以根据实际需求选择

ECS实例配置

实例密码

设置实例密码。长度8,30个字符,必须包含三项(大写字母、小写字母、数字、()`!@#$%^&*-+={}[]:;'<>,.?/ 中的特殊符号)

登录信息

软件登录名

admin

设置软件登录名,默认为admin

登录信息

软件登录名密码

设置软件登录密码

网络配置

专有网络IPv4网段

192.168.0.0/16

VPC的ip地址段范围

网络配置

交换机子网网段

192.168.0.0/24

交换机子网网段

  1. 勾选我已阅读并同意《计算巢服务协议》,点击"立即创建"按钮。
  2. 查看部署进度。 点击去列表页查看,可以看到刚刚创建的服务实例以及服务部署进度。

  1. 访问stable-diffusion 等待状态变为"已部署"后,点击详情,进入对应的服务实例后,可以在页面上获取Endpoint以访问服务。

  1. 点击Endpoint后面的链接,输入第1步设置的软件登录名及密码。

  1. 完成验证后即可访问:

总结

本文介绍了通义千问的详细功能实践,计算巢在私有化部署(cloud op)场景下提供一键部署、高效运维、弹性伸缩等功能,提供详细的报价信息、资源分组、分账展示等功能,方便客户在解决方案类场景下快速部署落地。场景合作联系@巴梨

目录
相关文章
|
4月前
|
人工智能 运维 Serverless
0 代码,一键部署 Qwen3
依托于阿里云函数计算 FC 算力,Serverless + AI 开发平台 FunctionAI 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 Qwen3 系列模型。完成模型部署后,您即可与模型进行对话体验;或以 API 形式进行调用,接入 AI 应用中,欢迎您立即体验。
|
5月前
|
人工智能 并行计算 持续交付
如何使用龙蜥衍生版KOS,2步实现大模型训练环境部署
大幅降低了用户开发和应用大模型的技术门槛。
|
5月前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
从0到1部署大模型,计算巢模型市场让小白秒变专家
阿里云计算巢模型市场依托阿里云弹性计算资源,支持私有化部署,集成通义千问、通义万象、Stable Diffusion等领先AI模型,覆盖大语言模型、文生图、多模态、文生视频等场景。模型部署在用户云账号下,30分钟极速上线,保障数据安全与权限自主控制,适用于企业级私有部署及快速原型验证场景。
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程,涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术,实现电商场景下CTR提升58%,GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤,并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性,提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。
914 11
|
5月前
|
存储 文字识别 自然语言处理
通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南(OCR集成与批量处理优化)
本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用,重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术,通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例,展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明,优化后系统处理速度可达210页/分钟,准确率达96.8%,单文档延迟降至0.3秒,为文档处理领域提供了高效解决方案。
646 1
|
2月前
|
人工智能 云栖大会
2025云栖大会大模型应用开发与部署|门票申领
2025云栖大会大模型应用开发与部署门票申领
173 1
|
1月前
|
缓存 API 调度
70_大模型服务部署技术对比:从框架到推理引擎
在2025年的大模型生态中,高效的服务部署技术已成为连接模型能力与实际应用的关键桥梁。随着大模型参数规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,如何在有限的硬件资源下实现高性能、低延迟的推理服务,成为了所有大模型应用开发者面临的核心挑战。
|
1月前
|
监控 安全 数据安全/隐私保护
55_大模型部署:从云端到边缘的全场景实践
随着大型语言模型(LLM)技术的飞速发展,从实验室走向产业化应用已成为必然趋势。2025年,大模型部署不再局限于传统的云端集中式架构,而是向云端-边缘协同的分布式部署模式演进。这种转变不仅解决了纯云端部署在延迟、隐私和成本方面的痛点,还为大模型在各行业的广泛应用开辟了新的可能性。本文将深入剖析大模型部署的核心技术、架构设计、工程实践及最新进展,为企业和开发者提供从云端到边缘的全场景部署指南。
|
1月前
|
人工智能 监控 安全
06_LLM安全与伦理:部署大模型的防护指南
随着大型语言模型(LLM)在各行业的广泛应用,其安全风险和伦理问题日益凸显。2025年,全球LLM市场规模已超过6400亿美元,年复合增长率达30.4%,但与之相伴的是安全威胁的复杂化和伦理挑战的多元化

热门文章

最新文章