基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。
通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践,实现更快更准的画像分析。
使用阿里云函数计算FC,快速部署AI绘画工具ComfyUI,体验高质量图像生成。新用户可享180元试用额度,包括GPU、vCPU、内存和调用次数。开通FC和文件存储NAS,通过应用中心选择ComfyUI模板创建应用。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。