千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型,涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸,旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色,支持多种编程语言,并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外,Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景,如代码助手、Artifacts 和 Interpreter,满足不同开发者的需求。
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。
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。
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化,尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同,湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体,不仅提升了数据访问速度和处理效率,还简化了数据管理流程,降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析,从而快速决策。paimon是国内开源的,也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
写这篇文章的初衷:作为一个AI小白,把我自己学习大模型的学习路径还原出来,包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料,通过一篇文章给串起来,对大模型建立起一个相对体系化的认知,才能够在扑面而来的大模型时代,看出点门道。