AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开,深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术,探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
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。
XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力,以官方帮助文档为参考,搭建了一个以便全天候(7x24)回应客户咨询的AI助手,介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务,该服务结合 AI 技术与流程自动化,实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景,展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程,并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性,成为企业智能化转型的重要基础设施,助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。