一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。
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。
本文介绍了通过MCP(Model Context Protocol)结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型,配合ComfyUI生成图像,并通过小红书等社交媒体发布内容,展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server,完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性,但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战,推动MCP在更多领域落地。
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
今天,机器翻译模型Qwen-MT正式上线,支持92种语言互译,具备高度可控性与低延迟、低成本特点,适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。
阅读这个文章可能的收获:理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据,解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统,将数小时的人工核查任务缩短至分钟级,大幅提升数据一致性和办公效率。
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