阿里云文档 2024-10-24

如何使用AI内置模型实现推理

本文介绍如何在AnalyticDB PostgreSQL 7.0版中使用预训练的深度学习模型进行推理。

阿里云文档 2024-10-08

管理AI推理模型

在Elasticsearch(简称ES)实例中使用AI推理模型之前,您需要开通AI搜索开放平台,并创建AI模型。您可以参考本文进行操作。

文章 2024-08-17 来自:开发者社区

【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析

 一、AI Native应用中模型微调的概述 在AI Native应用中,模型微调是一个关键步骤,它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程,从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数,使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。 二、模型微调的优势 ...

【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析
阿里云文档 2024-08-13

在ACK中快速体验大语言模型

部署模型时,您可以根据自身需求选择模型来源以及部署模型的平台。本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4卡为例,演示如何在ACK中快速部署ModelScope模型、HuggingFace模型及本地模型。

阿里云文档 2024-07-29

模型介绍什么是AI试衣模型服务

模型简介AI试衣(OutfitAnyone)是通义实验室自主研发的虚拟试衣模型服务产品。用户无需亲临实体店或经历繁琐的试穿过程,仅需上传服装平铺图以及正面全身人像照,便能生成高质量试衣效果,精准展现衣物穿着后的实际观感。产品的核心优势在于通用性与灵活性,支持生成不同身材比例不同pose下的试衣效果图...

阿里云文档 2024-07-12

使用Arena进行模型微调和模型管理

本文以大语言模型Qwen-7B-Chat为例,并结合Arena工具,演示如何在提交模型微调作业的同时,对模型微调作业所产生的模型进行管理。

问答 2024-05-30 来自:开发者社区

扩散模型在AI绘画中是如何应用的?

扩散模型在AI绘画中是如何应用的?

文章 2024-03-26 来自:开发者社区

大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章

大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章 0.前言大模型发展史 早期阶段(1950s~1980s) 在1950年代初期,人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而,由于当时的计算机处理能力非常有限,很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展,自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进...

大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
文章 2023-11-16 来自:开发者社区

飞天技术观|ModelScope:共建模型生态,以模型自由加速AI应用创新

《云栖战略参考》由阿里云与钛媒体联合策划,呈现云计算与人工智能领域的最新技术战略观点与业务实践探索,希望这些内容能让您有所启发。本文根据魔搭社区(ModelScope)运营负责人石洪竺(花名:垚姗)的访谈整理阿里云早期就已着手布局完整的人工智能技术体系,这从2014年人工智能平台PAI(Platform of AI)的诞生到2017年开始对外提供服务可见一斑。 2017年Transfo....

飞天技术观|ModelScope:共建模型生态,以模型自由加速AI应用创新
文章 2023-06-27 来自:开发者社区

「模型即服务AI」1分钟调用SOTA人脸检测,同时搭建时光相册小应用—【OpenVI—代码解读系列】

时光相册应用效果一、物料人脸检测:稳定调用及效果更好的API,详见视觉开放智能平台:人脸检测与五官定位二、背景      最近有两个计算机应用发展的方向正在潜移默化的汇拢中:1.)模型即服务 2.)人工智能(AI)。它们的会师正逐渐形成模型即服务AI热潮。      什么是模型即服务呢?顾名思义模型即服务(MaaS)是一种用较少的代码、....

「模型即服务AI」1分钟调用SOTA人脸检测,同时搭建时光相册小应用—【OpenVI—代码解读系列】

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人工智能平台PAI

人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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