DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型,拥有更小参数规模,推理成本更低,基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力,Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 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。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
当代AI来势汹汹,本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍,如何在数据库中(无论是单机还是分布式)高效的进行翻页操作。
本文介绍如何使用TFJob在ASK+ECI场景下,快速完成基于GPU的TensorFlow分布式训练任务。