体验记录——触手可及,函数计算玩转 AI 大模型

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 阿里云推出的“触手可及,函数计算玩转 AI 大模型”解决方案,通过按量付费、卓越弹性和快速交付能力,为企业提供了便捷的AI大模型部署途径。评测报告详细分析了该方案的实践原理、部署过程及优势,展示了其在高并发场景下的高效性和成本优势,并提出了改进建议。

image.png
一、引言
在AI时代下,大模型的丰富类型和强大功能正在推动各行各业的智能化转型。企业纷纷寻求部署自己的大模型,以满足特定业务需求,从而在市场竞争中脱颖而出。阿里云推出的“触手可及,函数计算玩转 AI 大模型”解决方案,通过按量付费、卓越弹性和快速交付能力,为企业提供了便捷的AI大模型部署途径。本评测报告将对该解决方案进行详细分析,以期为读者提供有价值的参考。

二、产品概述
阿里云函数计算是一种无需管理服务器的无服务器计算服务,用户只需编写代码并上传,即可自动扩展以应对高并发场景。结合AI大模型,函数计算可以提供卓越的弹性和快速交付能力,使企业能够轻松应对AI应用的高并发需求。通过函数计算,企业无需预先配置大量计算资源,只需根据实际使用量进行付费,大大降低了成本。同时,函数计算还支持多种编程语言和框架,方便企业快速构建和部署AI应用。

三、实践测评
在本次评测中,我重点体验了《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》解决方案的实践原理和部署过程。方案详细介绍了如何利用阿里云函数计算来部署AI大模型,包括环境准备、代码编写、模型上传、服务配置等步骤。整个流程描述清晰易懂,让我能够迅速上手并完成部署任务。在部署过程中,我得到了足够的引导以及文档帮助。阿里云提供了详细的官方文档和教程视频,帮助我解决了遇到的问题。然而,在部署过程中仍然遇到了一些报错和异常情况,如环境变量配置错误、依赖库缺失等。但通过查阅相关资料和社区讨论,我成功解决了这些问题。

通过部署实践,我深刻体会到了使用函数计算部署AI大模型的优势。首先,函数计算具有卓越的弹性和快速交付能力,能够自动扩展以应对高并发场景;其次,函数计算采用按量付费模式,降低了企业的成本负担;最后,函数计算还支持多种编程语言和框架,方便企业快速构建和部署AI应用。

1、对本解决方案的实践原理理解程度如何?是否觉得描述清晰?若有任何不明确之处,请提供具体的反馈和建议。

我对《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》解决方案的实践原理有了较为深入的理解。该方案通过阿里云函数计算的按量付费、卓越弹性和快速交付能力,为企业提供了便捷高效的AI大模型部署途径。整个方案的描述非常清晰,从环境准备到代码编写再到模型上传和服务配置,每一步都详细阐述了操作步骤和注意事项。然而,在阅读过程中我也发现了一些可以进一步优化的地方。例如,在描述某些技术细节时可以使用更多的图表或示例代码来帮助读者更好地理解;此外,在介绍函数计算的优势时可以结合实际案例进行说明以增强说服力。

2、在部署体验过程中是否得到足够的引导以及文档帮助?过程中是否遇到过哪些报错或异常?如有,请列举。

在部署体验过程中我得到了足够的引导以及文档帮助。阿里云提供了详细的官方文档和教程视频这些资源涵盖了从环境搭建到服务部署的各个方面为我解决了很多疑惑。然而在实际操作过程中仍然遇到了一些报错和异常情况。例如在配置环境变量时由于疏忽导致变量名写错从而引发了错误;在上传模型文件时由于文件格式不兼容导致上传失败。但通过查阅相关资料和社区讨论我成功解决了这些问题并顺利完成了部署任务。

image.png

3、在部署体验过程是否有效地展现了使用函数计算部署AI大模型的优势?若有改进空间,请提供具体建议。

在部署体验过程中我深刻体会到了使用函数计算部署AI大模型的优势。首先函数计算具有卓越的弹性和快速交付能力能够自动扩展以应对高并发场景这大大降低了企业的运维成本;其次函数计算采用按量付费模式使得企业只需根据实际使用量进行付费避免了资源的浪费;最后函数计算还支持多种编程语言和框架方便企业快速构建和部署AI应用。当然该方案仍有改进空间。例如可以进一步优化文档和教程内容提供更多的示例代码和故障排除指南;此外还可以加强社区支持和交流活动促进用户之间的经验分享和问题解决。

4、部署实践后,是否能够清晰理解解决方案旨在解决的问题及其适用的业务场景?该方案是否符合实际生产环境的需求?若存在不足,请详细说明。

通过部署实践我能够清晰理解《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》解决方案旨在解决的问题及其适用的业务场景。该方案主要针对企业在部署AI大模型时面临的成本高、周期长等痛点问题通过利用阿里云函数计算的优势提供了一种高效便捷的解决方案。在实际生产环境中该方案具有很高的实用价值尤其适用于那些需要快速响应市场变化、处理高并发请求的企业。然而该方案也存在一些不足之处。例如在处理超大规模数据时可能存在一定的性能瓶颈;此外在与其他云服务的集成方面还有待进一步完善。因此在未来的发展中阿里云可以继续优化该方案提高其性能和易用性以满足更多企业的需求。

image.png

四、总结与展望

通过参与阿里云“触手可及,函数计算玩转 AI 大模型”解决方案的评测活动,我对使用函数计算部署AI大模型有了更深入的了解和认识。该方案不仅降低了企业的成本负担还提高了部署效率和灵活性为企业带来了极大的便利。相信在未来的发展中阿里云将继续发挥其在云计算领域的优势为企业提供更加优质、高效的解决方案。同时我也期待看到更多类似的优秀作品涌现共同推动大数据技术和AI应用的发展。

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
目录
相关文章
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
17天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
文档智能与RAG技术如何提升AI大模型的业务理解能力
随着人工智能的发展,AI大模型在自然语言处理中的应用日益广泛。文档智能和检索增强生成(RAG)技术的兴起,为模型更好地理解和适应特定业务场景提供了新方案。文档智能通过自动化提取和分析非结构化文档中的信息,提高工作效率和准确性。RAG结合检索机制和生成模型,利用外部知识库提高生成内容的相关性和准确性。两者的结合进一步增强了AI大模型的业务理解能力,助力企业数字化转型。
74 3
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
具身智能高校实训解决方案 ----从AI大模型+机器人到通用具身智能
在具身智能的发展历程中,AI 大模型的出现成为了关键的推动力量。高校作为培养未来科技人才的摇篮,需要紧跟这一前沿趋势,开展具身智能实训课程。通过将 AI 大模型与具备 3D 视觉的机器人相结合,为学生搭建一个实践平台。
126 64
|
19天前
|
人工智能 弹性计算 Serverless
触手可及,函数计算玩转 AI 大模型 | 简单几步,轻松实现AI绘图
本文介绍了零售业中“人—货—场”三要素的变化,指出传统营销方式已难以吸引消费者。现代消费者更注重个性化体验,因此需要提供超出预期的内容。文章还介绍了阿里云基于函数计算的AI大模型,特别是Stable Diffusion WebUI,帮助非专业人士轻松制作高质量的促销海报。通过详细的部署步骤和实践经验,展示了该方案在实际生产环境中的应用价值。
54 6
触手可及,函数计算玩转 AI 大模型 | 简单几步,轻松实现AI绘图
|
16天前
|
人工智能 新制造 芯片
2024年中国AI大模型产业发展报告解读
2024年,中国AI大模型产业迎来蓬勃发展,成为科技和经济增长的新引擎。本文解读《2024年中国AI大模型产业发展报告》,探讨产业发展背景、现状、挑战与未来趋势。技术进步显著,应用广泛,但算力瓶颈、资源消耗和训练数据不足仍是主要挑战。未来,云侧与端侧模型分化、通用与专用模型并存、大模型开源和芯片技术升级将是主要发展方向。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
【10月更文挑战第31天】2024年,AI大模型在软件开发领域的应用取得了显著进展,从自动化代码生成、智能代码审查到智能化测试,极大地提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理与安全问题以及模型可解释性仍是亟待解决的关键问题。开发者需不断学习和适应,以充分利用AI的优势。
|
24天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
基于文档智能&RAG搭建更懂业务的AI大模型
本文介绍了一种结合文档智能和检索增强生成(RAG)技术,构建强大LLM知识库的方法。通过清洗文档内容、向量化处理和特定Prompt,提供足够的上下文信息,实现对企业级文档的智能问答。文档智能(Document Mind)能够高效解析多种文档格式,确保语义的连贯性和准确性。整个部署过程简单快捷,适合处理复杂的企业文档,提升信息提取和利用效率。
|
20天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计,已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设,深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术,构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法,以及特定垂直场景下的测评实战等方面。
74 4
|
11天前
|
人工智能 弹性计算 数据可视化
解决方案|触手可及,函数计算玩转 AI 大模型 评测
解决方案|触手可及,函数计算玩转 AI 大模型 评测
23 0
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
Serverless助力AI计算:阿里云ACK Serverless/ECI发布GPU容器实例
ACK Serverless(Serverless Kubernetes)近期基于ECI(弹性容器实例)正式推出GPU容器实例支持,让用户以serverless的方式快速运行AI计算任务,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。
11224 0