【完全免费】VS Code 最好用的 12 款 AI 代码提示插件!!!
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基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
通义语音大模型评测:CosyVoice与SenseVoice
随着人工智能技术的不断发展,语音生成和理解模型在各个领域得到了广泛应用。本文将评测两个由FunAudioLLM团队开发的多语言语音模型——[CosyVoice](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice)和[SenseVoice](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice),并结合阿里云开发者社区的相关资源,探讨其在实际应用中的表现。
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。
在云上搭建CosyVoice环境-保姆级教程
发现个好玩的模型,阿里最近开源的,可以便捷的复刻人声,本文提供全套安装过程。仓库地址:https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice。
LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
前端大模型入门(一):用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
本文介绍了大语言模型(LLM)的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用,服务器可以逐步发送生成的文本内容,前端则实时处理并展示这些数据块,从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误,以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景,能够显著减少用户的等待时间,增强交互性。
基于qwen2.5的长文本解析、数据预测与趋势分析、代码生成能力赋能esg报告分析
Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型,擅长自然语言理解和生成,支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体,专为长上下文场景优化,适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色,提供灵活且高效的解决方案。
2023云栖大会 | 阿里云发布通义千问2.0
今天,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中,通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5,正在加速追赶GPT-4。通义千问APP在各大手机应用市场正式上线,所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。
如何训练属于自己的“通义千问”呢?
大模型的风潮还未停歇,国内大模型的研发也正如火如荼地开展着。你试用过哪些大模型呢?你觉得哪一款产品最适合开发者呢?你有想过训练出自己的大模型吗?这不就来了! 通义千问开源!阿里云开源通义千问70亿参数模型,包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均已上线ModelScope魔搭社区,开源、免费、可商用。点击链接,立即开启模型开源之旅:https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary
通过API调用通义千问时出现DataInspectionFailed的解决办法(玄学版)
在使用qwen-plus API进行长文本翻译时,遇到了DataInspectionFailed错误,提示输入数据可能包含不当内容。尽管确认文本无敏感内容,但误判依然发生。通过将每个分段的字符数从1000降低到700,问题得以解决。建议在处理长文本时,减少每次请求的字符数以避免误判。
【AI绘画大比拼】通义万相VS文心一格:探索十种风格下的绘画生成差异!
近日,通义大模型家族的新成员——通义万相已在人工智能大会上亮相。其中,通义万相的强大的“文生图”功能,不禁让我想到了去年八月由百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品——文心一格。 那么,在类似的Prompt下,两款产品的表现将会如何呢?今天就让我们就十种风格下二者生成图像的表现力,来看看这两款产品的差异。
CosyVoice 与 SenseVoice:阿里FunAudioLLM两大语音生成项目的深度评测
近年来,基于大模型的语音人工智能技术发展迅猛,为自然语音人机交互带来新的可能。通义语音大模型无疑是这一领域的佼佼者。它涵盖了语音理解与语音生成两大核心能力,可支持多种语音任务,包括多语种语音识别、语种识别、情感识别、声音事件检测以及语音合成等
通义千问14B开源!内附魔搭最佳实践
9月25日,阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型,部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源的70亿参数模型Qwen-7B等,一个多月下载量破100万,成为开源社区的口碑之作。
社区供稿 | 10G显存,通义千问-7B-int4消费级显卡最佳实践
在魔搭社区,通义千问团队发布了Qwen-7B-Chat的Int4量化模型,Qwen-7B-Chat-Int4。该方案的优势在于,它能够实现几乎无损的性能表现,模型大小仅为5.5GB,内存消耗低,速度甚至超过BF16。
用通义Qwen大模型和Streamlit构建 ChatPDF 应用(附代码)
本文介绍了如何利用通义千问Qwen大模型构建一个本地ChatPDF AI助手,该助手允许用户上传PDF并与之对话,确保文档隐私安全。项目通过阿里云百炼平台获取Qwen-Long模型,支持多种文档格式。现实现步骤包括导入库、加载环境变量、初始化客户端、编码器、页面与对话管理、文件上传、选择模型、获取AI回答及计算费用,主函数整合这些功能,提供交互体验。
通义千问开源第二波!多模态来啦!(内含魔搭最佳实践)
近期,通义千问大规模视觉语言模型Qwen-VL上线魔搭社区,Qwen-VL以通义千问70亿参数模型Qwen-7B为基座语言模型研发,支持图文输入,具备多模态信息理解能力。
由通义千问驱动的人形机器人具身智能Multi-Agent系统
申昊科技人形机器人小昊,集成通义千问多模态大模型的具身智能系统,旨在讲解销售、迎宾表演等场景。机器人通过语音、动作等方式与用户互动,利用云端大语言模型处理自然语言,结合视觉、听觉等多模态感知技术,实现流畅的人机对话、目标追踪、展厅讲解等功能。
【Prompt Engineering 提示词工程指南】文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理
本文介绍了使用提示词与大语言模型(LLM)交互的基础知识。通过调整参数如温度(Temperature)、最高概率词元(Top_p)、最大长度(Max Length)及停止序列(Stop Sequences),可以优化模型输出。温度参数影响结果的随机性;Top_p 控制结果的多样性;最大长度限制输出长度;停止序列确保输出符合预期结构。此外,频率惩罚(Frequency Penalty)和存在惩罚(Presence Penalty)可减少重复词汇,提升输出质量。提示词需包含明确指令、上下文信息、输入数据及输出指示,以引导模型生成理想的文本。设计提示词时应注重具体性、避免歧义,并关注模型的具体行为
通义千问7B模型开源,魔搭最佳实践来了
通义千问开源!阿里云开源通义千问70亿参数模型,包括通用模型Qwen-7B-Base和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均已上线ModelScope魔搭社区,开源、免费、可商用,欢迎大家来体验。
基于Qwen2.5的大规模ESG数据解析与趋势分析多Agent系统设计
2022年中国上市企业ESG报告数据集,涵盖制造、能源、金融、科技等行业,通过Qwen2.5大模型实现报告自动收集、解析、清洗及可视化生成,支持单/多Agent场景,大幅提升ESG数据分析效率与自动化水平。
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
通义千问赋能CACA指南:构建智慧肿瘤诊疗新生态
本文探讨了如何利用阿里云通义千问大模型,结合中国抗癌协会(CACA)编撰的《中国肿瘤整合诊治指南》,打造新一代智能化临床决策支持系统。该系统通过分层架构设计,实现智能问答、临床决策支持和患者管理等功能,显著提升了医生的工作效率和治疗方案的科学性。
通义千问API:找出两篇文章的不同
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
解密!通义智文-你的AI阅读助手!
通义智文是基于通义大模型的AI阅读助手,网页阅读、论文阅读、图书阅读和自由阅读,用AI帮你读得多、读得快、读得懂。 通过文档场景化阅读、结构化导读、给我灵感、多文档处理等亮点功能和文档智能大小模型协同的核心技术。让AI帮你更准确,更深入,更专业的读懂文档,沉淀专属知识资产。 产品已于2023年10月31日在云栖大会正式对外发布,现免费公测全面开放。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
选型攻略 | 智能客服系统该怎么选?(好用的智能客服系统推荐)
智能客服系统的选型需要综合考虑渠道功能、系统性能、客服工作管理、客户管理以及成本效益等因素。目前合力亿捷推出的智能知识库,梳理海量知识,根据不同主题对知识进行分类,使其结构更清晰。
大模型进阶微调篇(一):以定制化3B模型为例,各种微调方法对比-选LoRA还是PPO,所需显存内存资源为多少?
本文介绍了两种大模型微调方法——LoRA(低秩适应)和PPO(近端策略优化)。LoRA通过引入低秩矩阵微调部分权重,适合资源受限环境,具有资源节省和训练速度快的优势,适用于监督学习和简单交互场景。PPO基于策略优化,适合需要用户交互反馈的场景,能够适应复杂反馈并动态调整策略,适用于强化学习和复杂用户交互。文章还对比了两者的资源消耗和适用数据规模,帮助读者根据具体需求选择最合适的微调策略。
Github 2024-08-05 开源项目周报 Top15
根据 Github Trendings 的统计,本周(2024年8月5日统计)共有15个项目上榜。以下是根据开发语言汇总的项目数量: - Go 项目:4个 - JavaScript 项目:3个 - Python 项目:3个 - Java 项目:2个 - TypeScript 项目:2个 - C 项目:1个 - Shell 项目:1个 - Dockerfile 项目:1个 - 非开发语言项目:1个