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弹性计算 运维 Linux
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OS Copilot 使用体验评测报告

OS Copilot 使用体验评测报告

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弹性计算 运维
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阿里云 OS Copilot 评测报告

作为一名运维工程师,我体验了OS Copilot的-t/-f/管道功能,整体感受是“非常棒,但距离真正的一句话运维还有距离,未来可期”。-t参数简化了系统健康度检查,直接给出结果,提升了效率。-f参数尝试批量执行任务文件中的命令,但遇到了权限问题。管道功能能解释配置文件参数,识别注释行,非常实用。建议增加示例任务库、优化错误处理和增强文档支持。

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弹性计算 Ubuntu Linux
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OS Copilot 组件的使用

OS Copilot的安装使用

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人工智能 弹性计算 运维
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OS Copilot

作为一名运维工程师,我发现OS Copilot安装便捷、文档详尽,适用于多种系统(如Debian)。其主要缺点是缺乏记忆性,无法记住之前的交互内容。然而,它能检测发行版并提出详细的解决方案,通过指令轻松执行,大大简化了日常运维工作。内嵌系统的优势使其对配置了解透彻,极大提升了工作效率。如果能改进记忆功能,将更有力地辅助甚至部分替代运维人员的工作。

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人工智能 编解码
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通义万相2.1:VBench榜单荣登第一!阿里通义万相最新视频生成模型,支持生成1080P长视频

万相2.1是阿里通义万相最新推出的视频生成模型,支持1080P无限长视频生成,具备复杂动作展现、物理规律还原、艺术风格转换等功能。

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弹性计算 自然语言处理 Ubuntu
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OS Copilot-操作系统智能助手-Linux新手小白的福音

OS Copilot是由阿里云推出的操作系统智能助手,专为Linux新手设计,支持自然语言问答、辅助命令执行等功能,极大提升了Linux系统的使用效率。用户只需通过简单的命令或自然语言描述问题,OS Copilot即可快速提供解决方案并执行相应操作。例如,查询磁盘使用量等常见任务变得轻松快捷。此外,它还支持从文件读取复杂任务定义,进一步简化了操作流程。虽然在某些模式下可能存在小问题,但总体上大大节省了学习和操作时间,提高了工作效率。

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人工智能 自然语言处理 Java
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Spring Cloud Alibaba AI 入门与实践

本文将介绍 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能,并演示如何完成一个在线聊天和在线画图的 AI 应用。

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人工智能 自然语言处理 算法
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通义智文:文档应用赋能千行百业

通义智文是阿里巴巴推出的大规模文档处理技术体系,旨在提升生产力效率。最初作为阅读工具发布,现已发展为涵盖文档解析、理解、生成等多方面的技术平台。通义智文支持超长文档处理、多模态文本解析,并在法律、教育等领域提供专业服务。其创新算法如VGT版面分析和Layout-LM多模态模型,显著提升了文档处理精度。应用场景包括PPT创作、故事绘本生成及法律文书审查等,赋能千行百业。

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编解码 Cloud Native 算法
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通义万相:视觉生成大模型再进化

通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型,涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级,采用Diffusion Transformer架构,提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持,大幅增强了画面表现力。此外,视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持,实现了更丰富的创意表达。未来,通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化,打造更加通用的视觉生成大模型。

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人工智能
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2025年利用AI更好的辅助诉讼案件管理

### 2024年AI的破局与法律行业应用 随着ChatGPT、Kimi等大模型的出现,AI在语言理解和生成上取得显著突破。案件云平台推出「AI智能填充」功能,通过上传图片或PDF,AI能快速识别并提取关键信息,自动填充案件表单,极大提高了律师的工作效率和准确性。用户只需三步:创建案件、上传文件、确认信息,即可完成案件录入,告别繁琐输入,减少人工错误。

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存储 JSON 安全
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使用 Qwen 进行Self-instruct数据生成

使用Qwen进行自指令数据生成,通过Self-instruct技术自动化为大型语言模型生成指令。用户可安装CAMEL包并设置Qwen API密钥,配置ChatAgent和SelfInstructPipeline,基于种子指令迭代生成大量新指令。支持多种过滤器(如长度、关键词、标点符号等)确保生成指令的质量和多样性。欢迎加入Discord获取支持与交流。

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JSON 人工智能 自然语言处理
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小模型也能有类o1的慢思考能力?使用CAMEL生成CoT数据、Unsloth微调Qwen2.5-1.5B模型并上传至Hugging Face

本项目利用CAMEL生成高质量的CoT数据,结合Unsloth对Qwen2.5-1.5B模型进行微调,并将结果上传至Hugging Face。通过详细步骤介绍从数据生成到模型微调的完整流程,涵盖环境配置、API密钥设置、ChatAgent配置、问答数据生成与验证、数据转换保存、模型微调及推理保存等内容。最终展示了如何优化问答系统并分享实用技巧。 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai/camel) 是一个开源社区,致力于智能体扩展研究。欢迎在GitHub上关注并加入我们!

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安全 API 决策智能
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Workforce 应用示例:黑客松评审团

本文展示了使用CAMEL多智能体系统的Workforce模块创建一个黑客松评审团,通过多个性格各异的智能体协作,对项目进行评审。系统设置了具备不同人格和评审标准的智能体,如注重技术细节的工程师和追求创新的创业者。 评审团对一个基于CAMEL-AI的个性化学习助手项目进行了评价,该项目致力于解决教育个性化不足的问题。智能体们一致认为项目技术扎实、创新性强,但部分功能尚待完善。 文章展示了Workforce模块在复杂任务处理中的高效性,并鼓励将该示例扩展到更多需要多样化视角的应用场景。

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人工智能 JSON API
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使用 Qwen 生成数据模型和进行结构化输出

本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架,支持复杂的AI任务;Qwen由阿里云开发,具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型,并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后,介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。

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存储 自然语言处理 机器人
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基于的Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用🐫 CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent

基于Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent。构建了一个能够处理复杂问题并能进行快速响应的强大聊天机器人。该机器人可在Discord平台上运行,支持实时对话和语义搜索,提供准确、全面的回答。项目包含详细的安装步骤、代码示例及集成指南,适合开发者快速上手。

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存储 人工智能 API
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使用CAMEL框架和Qwen模型自动进行数据获取及报告与知识图谱生成

此笔记本演示如何设置和利用 CAMEL 的检索增强生成(RAG)结合 Milvus 进行高效的网页抓取、多智能体角色扮演任务和知识图谱构建。我们将通过一个使用 Qwen 模型对 2024 年巴黎奥运会的土耳其射手进行全面研究的例子来逐步演示。

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搜索推荐 物联网 PyTorch
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Qwen2.5-7B-Instruct Lora 微调

本教程介绍如何基于Transformers和PEFT框架对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行LoRA微调。

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自然语言处理 物联网 API
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使用CAMEL和Unsloth进行数据生成与Qwen模型微调

本项目结合CAMEL和Unsloth,生成高质量训练数据并对Qwen 7B模型进行微调,提升其在特定内容上的理解和生成能力。我们使用CAMEL生成指令-输入-输出三元组数据,并通过Unsloth的LoRA技术加速微调过程。详细步骤包括环境准备、API密钥设置、模型加载与配置、数据生成与保存、模型训练及推理。最终,微调后的Qwen 7B模型能更好地处理CAMEL社区相关文本。 更多详情请参考: - [CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)

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数据采集 自然语言处理 NoSQL
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Qwen for Tugraph:自然语言至图查询语言翻译大模型微调最佳实践

在图数据库的应用场景中,自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型,围绕 TuGraph 图数据库的需求,探索并验证了一套高效的大模型微调方案,显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略,我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发,向读者逐步介绍我们的方案。

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机器学习/深度学习 人工智能 算法
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QWEN-VL 也能打星际!!!

基于Camel agent框架和 QWEN-VL实现的星际争霸2 多模态 决策环境, 提出了基于vlm的self-attention 算法

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机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
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基于Qwen 2.5的世界科学智能大赛冠军方案

本方案基于通义千问模型,采用多阶段的Easy-to-Hard数据合成方法,模拟人类学习的由简单到困难的思路,逐阶段构造多样化的训练数据。数据生成阶段,训练数据的标签,引入了“Chain-of-Thought”思维链模式,生成多样化的推理路径,逐步对齐推理Scaling Law。训练阶段,采用了LoRA对通义千问32B模型在合成数据集上进行参数高效微调。推理阶段,使用了4bit低精度量化,并结合vLLM框架进行推理加速,最终达到准确性、效率和显存利用率的统一。

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机器学习/深度学习 人工智能 安全
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合合信息亮相CSIG AI可信论坛,全面拆解视觉内容安全的“终极防线”!

合合信息在CSIG AI可信论坛上,全面拆解了视觉内容安全的“终极防线”。面对AI伪造泛滥的问题,如Deepfake换脸、PS篡改等,合合信息展示了其前沿技术,包括通用PS检测系统和AIGC与换脸检测系统,有效应对视觉内容安全挑战。公司在国际赛事中屡获殊荣,并联合多方发布《文本图像篡改检测系统技术要求》,推动行业标准化发展。通过技术创新,合合信息为金融、政企等领域提供可靠保障,守护社会信任,引领视觉内容安全新方向。

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人工智能 测试技术 开发者
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AI 编码助手:编程路上的得力伙伴

在数字化浪潮中,AI编码助手成为开发者不可或缺的工具。它通过代码生成与补全、优化与规范、错误检测与调试等功能,大幅提升编程效率和代码质量。从需求分析到部署,AI助手全程助力,确保项目顺利进行。尽管不能替代开发者创造力,但它无疑是编程道路上的得力伙伴,推动软件开发不断创新。

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小程序 API 开发工具
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支付宝支付对接案例详解

支付宝支付对接指南,涵盖电脑网站、当面付和手机网站支付方式。对接前需了解支付宝开放平台和商家平台的区别,完成注册、实名认证、创建应用及签约产品等步骤。配置支付环境包括API密钥、回调地址和开发环境搭建。提供三种SDK供选择,推荐使用alipay-easysdk。详细步骤和示例代码可参考官方文档。

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前端开发 安全 API
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Qwen-coder实现本地 RAG 框架能力Bootstrap

本文介绍了如何利用Qwen-coder在本地实现RAG框架能力提升,解决了企业知识库管理中的数据安全和半结构化文档处理问题。通过Qwen2.5-72b模型和多轮对话推理,成功实现了对包含图表内容的文档的高效预处理,提升了知识库检索的准确性和安全性。

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缓存 搜索推荐 前端开发
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百度 SEO:不是玄学,是科学与艺术的 “恋爱”

本文介绍了百度SEO的基本原则和方法,涵盖关键词优化、内容优化、网站结构优化、链接建设和用户体验优化五个方面。通过科学的方法和艺术的技巧,帮助网站提升在百度搜索引擎中的排名,吸引更多流量。

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自然语言处理 前端开发 网络协议
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用 Qwen2.5-Coder 开发一个网页应用,完全0基础,已部署上线,代码开源!

利用Qwen2.5-Coder成功开发了一个简洁实用的网页应用,该应用能够在浏览器Tab标题中显示北京时间,并在页面中集成了实时时间显示和番茄时钟功能。通过Qwen2.5-Coder的强大代码生成能力,从零基础开始,仅需简单提示便完成了HTML、CSS和JavaScript的编写。经过几次优化调整,最终实现了美观且功能完善的网页应用,并顺利部署至Vercel平台,满足了作者在全屏模式下查看时间的需求。

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人工智能 前端开发 API
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基于agentscope的多智能体游戏场景-骗子酒馆

骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏,玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈,结合大语言模型技术,每个游戏角色由AI扮演,具备独特的性格和决策逻辑,提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式,确保信息高效交换,支持多种角色如胆小鬼、占卜师等,每个角色拥有特定的技能和行为模式,增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁,操作流畅,适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。

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数据采集 人工智能 自然语言处理
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Qwen模型角色扮演最佳实践

角色扮演大模型通过模拟特定角色的行为、语言风格和情感表达,实现高度拟人化和定制化的互动体验。与传统通用模型相比,角色扮演模型在语言风格、性格特征和情绪反应上更加细腻,提供更真实的交互体验。本文介绍了如何通过system prompt、few-shot学习和微调等技术实现大模型的拟人化,包括使用阿里云百炼平台进行角色扮演测试,以及如何通过合成数据和Lora微调提高模型的表演效果。最终,展示了如何通过优化数据质量和训练策略,显著提升角色扮演模型的表现。

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存储 人工智能 自然语言处理
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通义千问 Qwen 系列的 Agent 方向探索

通义千问Qwen系列在AI领域展现了强大的Agent方向探索能力,包括灵活的Tool调用、单/多Agent场景实践等,通过丰富的代码示例展示了其在文本生成、信息检索、任务自动化及专业领域应用等方面的优势,为复杂应用场景提供了多元且实用的解决方案。

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JSON 文字识别 数据可视化
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Qwen2-VL微调实战:LaTex公式OCR识别任务(完整代码)

《SwanLab机器学习实战教程》推出了一项基于Qwen2-VL大语言模型的LaTeX OCR任务,通过指令微调实现多模态LLM的应用。本教程详述了环境配置、数据集准备、模型加载、SwanLab集成及微调训练等步骤,旨在帮助开发者轻松上手视觉大模型的微调实践。

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人工智能 自然语言处理 小程序
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基于通义千问32B及RAG技术的CACA指南诊疗规范平台落地实践

本方案整合CACA智能导航系统与基于RAG的大模型医疗问答系统,旨在提供高效、精准的肿瘤诊治支持。通过指南AI导航、知识图谱查询等功能,优化医生诊疗流程,提升患者服务质量,实现医疗资源的有效利用。

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前端开发 JavaScript 测试技术
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前端自动化测试

前端自动化测试是通过使用工具和脚本自动执行测试用例的过程,旨在提高测试效率、减少人为错误,并确保Web应用的功能在不同环境和设备上的一致性与稳定性。

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人工智能 JSON 自然语言处理
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智能化AI工具-语言翻译与本地化

在全球化发展的背景下,语言翻译与本地化需求日益增长。无论是跨境电商、国际合作,还是本地化应用开发,都需要高效、准确的翻译解决方案。阿里云通义千问作为一款强大的大语言模型,不仅具备出色的自然语言理解能力,还能够在多语言翻译和本地化场景中发挥重要作用。本博客将详细介绍如何基于阿里云通义千问开发语言翻译与本地化工具,包括产品介绍、程序代码以及阿里云相关产品的具体使用流程。

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自然语言处理 前端开发 Serverless
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基于阿里云通义千问开发编程辅助与代码生成工具

随着软件开发需求的增加,编程辅助与代码生成工具成为开发者提高效率的利器。这类工具能够根据用户描述生成代码片段、协助调试、生成自动化脚本等,大大减少重复性劳动。阿里云通义千问作为一款先进的大语言模型,具备强大的自然语言处理和代码生成能力,非常适合用于开发这样的工具。

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JSON 自然语言处理 Serverless
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基于阿里云通义千问开发智能写作助手

现代办公中,撰写邮件、会议记录、报告等任务耗费大量时间。一个智能写作助手能显著提升效率,帮助用户快速生成高质量的文本内容。阿里云通义千问作为阿里巴巴推出的强大大语言模型(LLM),具备出色的自然语言理解与生成能力,非常适合用于开发智能写作工具。本博客将介绍如何基于通义千问构建一个智能写作助手,实现高效的内容生成和编辑功能。

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存储 自然语言处理 关系型数据库
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基于阿里云通义千问开发智能客服与问答系统

在企业的数字化转型过程中,智能客服系统已成为提高客户满意度和降低运营成本的重要手段。阿里云的通义千问作为一款强大的大语言模型,具有自然语言理解、对话生成、知识检索等能力,非常适合用来开发智能客服与问答系统。 通过本博客,我们将演示如何基于阿里云的通义千问模型,结合阿里云相关产品如函数计算(FC)、API网关、RDS等,搭建一个功能齐全的智能客服系统。

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存储 人工智能 Serverless
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搭建文生图AI系统

随着人工智能的发展,**文本生成图像(文生图)**技术在广告创意、视觉设计、内容营销等领域应用广泛。阿里云通义千问作为先进的大语言模型,不仅具备强大的文本理解能力,还能与图像生成技术结合,实现根据文本描述自动生成高质量图像。 本博客将展示如何使用通义千问与阿里云的其他产品(如函数计算、API 网关、对象存储 OSS)搭建一个简单的文生图系统,实现用户输入文本并生成相应图像的功能。

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弹性计算 Serverless 数据安全/隐私保护
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针对【图像生成 - ComfyUI】使用的深度评测

ComfyUI 是一款支持自定义工作流的图像生成工具,适用于创意设计、游戏开发和电商等多个行业。它能根据项目需求灵活调整图像生成流程,提高创意实现效率,同时具备成本效益和弹性伸缩能力,适应业务量变化。尽管如此,ComfyUI 在技术门槛和数据安全方面仍存在挑战,需注意非专业用户的学习曲线和敏感数据保护。

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人工智能 自然语言处理 前端开发
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从文案到设计,我用通义版Artifacts生成了365张灵感日历

本文介绍了如何利用通义AI的“代码模式”功能,轻松制作个性化日历。作者通过实例展示了从设计日历样式、推荐每日生活小事到赋予小事新解的过程,强调了AI在创意实现上的强大助力。此外,还探讨了AI代码生成技术对未来创造力的影响,以及通义AI代码模式如何降低创作门槛,提高效率,让每个人都能成为应用开发者。

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消息中间件 存储 人工智能
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《AI 大模型助力客户对话分析》解决方案评测

一文带你了解《AI 大模型助力客户对话分析》解决方案的优与劣

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人工智能 JavaScript 前端开发
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多角色AI代理的一次尝试- AI代码助手

本文介绍了一个多角色AI代理系统,用于自动化代码开发过程。系统包括用户接口、需求分析、代码结构设计、代码生成、代码审查和代码执行等角色,通过协调工作实现从需求到代码生成与测试的全流程自动化。使用了qwen2.5 7b模型,展示了AI在软件开发中的潜力。

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人工智能 并行计算 监控
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深入剖析 Qwen2.5 - 32B 模型在 VLLM 上的单机三卡部署与运行

本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程,从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用,详述了大模型运行的挑战与优化策略,强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。

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人工智能 自然语言处理 并行计算
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探索大模型部署:基于 VLLM 和 ModelScope 与 Qwen2.5 在双 32G VGPU 上的实践之旅

本文介绍了使用 `VLLM` 和 `ModelScope` 部署 `Qwen2.5` 大模型的实践过程,包括环境搭建、模型下载和在双 32G VGPU 上的成功部署,展现了高性能计算与大模型结合的强大力量。

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Docker 容器
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marco-o1 + ollama + Open-WebUI 实现 o1 的折叠推理效果

marco-o1 + ollama + Open-WebUI 实现 o1 的折叠推理效果

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千问大模型

阿里云自主研发的千问大模型,凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架,实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi

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