本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势,以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。
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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。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务,并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力,构建稳定、高可用的大模型服务平台。
在 AI 与云原生融合的趋势下,开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP(模型上下文协议)提供统一的交互规范,简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云,提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式,助力开发者高效部署智能服务,实现快速迭代与云端协同。
基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。
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