Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程,涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写,无需编程基础,轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。
2023年10月31日,杭州·云栖大会,阿里云技术主论坛带来了一场关于阿里云主力产品与技术创新的深度解读,阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《云智创新,网络随行》的主题发言,针对阿里云飞天洛神云网络(下文简称洛神网络)领域产品服务创新以及背后的技术积累进行了深度解读,不少背后的创新技术系首次重磅披露。
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战,详细解析了五种主流MCP架构模式(直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式)的优缺点及适用场景,并结合Nacos服务治理框架,提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router,实现MCP服务的统一管理和智能路由,助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向,包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
Lazada选品平台包含全网商家、商品的圈选,通过Hologres RoaringBitmap能力帮助业务突破选品池20w大小限制,6000+选品池调度完成由12h下降至1h,单个选品池调度时间由90s下降至2s。