MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
CI/CD（六）模型训练发布-追数场景
环境 代码托管：gitlabCI：tektonCD: ArgoCDpipline/task: 阿里云 serverless容器（spot实例按秒计费）Monitor: grafana应用：K8S 接入流程 配置webhook接收tag_ush事件 部署效果 飞书部署卡片每5s会更新一次，容器的create过程会更...
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
作者：微财技术研发经理 宋鑫 微财介绍 微财是一家创新型的金融科技企业，凭借多年积累的金融科技能力和数据处理优势，为客户提供消费分期等金融信息服务，致力于成为值得信赖的金融机构合作伙伴。旗下拥有好分期等品牌，为高成长用户提供信用分期借款过程中的综合性信息、技术以及辅助服务。 业务挑战 数据资源是金融科技企业的核心价值，微财依托大数据评估用户借款...
猜你喜欢推荐场景的引擎配置单案例
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如何用PAI-Rec建设一个详情页相关推荐场景
在使用PAI-Rec的推荐算法定制的过程中，我们可以应用召回模型产出的数据用来作为详情页相关推荐的数据。利用用户分组热门召回（UserGroupHotRecall）、全局热门召回（UserGlobalHotRecall），作为全局推荐数据的补全数据。也可以使用Spark、Flink等系统中产出i2i和热门数据作为召回数据，只要数据符合PAI-Rec引擎的召回格式即可。
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