官方博客-第6页-阿里云开发者社区

  • Post-Training on PAI (4):模型微调SFT、DPO、GRPO

    阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型写代码和跑代码

    基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。

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  • 2024-06-24
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    从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践

    本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。

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  • 2024-05-15
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    通义千问API:用4行代码对话大模型

    本章将通过一个简单的例子,让你快速进入到通义千问大模型应用开发的世界。

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  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型使用各种工具

    本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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  • 2024-10-29
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    AI 辅助编程的效果衡量

    本文主要介绍了如何度量研发效能,以及 AI 辅助编程是如何影响效能的,进而阐述如何衡量 AI 辅助编程带来的收益。

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  • 2024-11-29
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    作为开发者,我如何提高任务型大模型应用的响应性能

    本文基于实际场景,分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

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  • 2025-05-08
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    深度解析Agent实现,定制自己的Manus

    文章结合了理论分析与实践案例,旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。

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  • 2025-04-11
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    AI开源框架:让分布式系统调试不再"黑盒"

    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。

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