通义灵码最佳使用实践参考__智能编码助手_AI编程
通义灵码是JetBrains或VSCode集成开发环境（IDE）中嵌入的一款智能开发助手工具，旨在通过人工智能技术简化软件开发过程，提升开发效率。本文将介绍在开发过程中如何深度体验多种辅助功能。其主要功能包括：通用大模型问答、生成单元测试、提供场景优化、编写说明文档，以及根据您的代码生成高质量AI驱动的代码等。这些功能为开发者提供了显著的便利与效率提升。
10分钟搭建一个拥有大模型能力以及专属知识库的钉钉机器人
在阿里云上，您只需 10 分钟，无需任何编码，即可为您的组织在钉钉平台上创建一个有大模型能力加成的 AI 机器人。这个机器人可以全天候（7x24）响应用户咨询，还能解答私域问题，成为您业务的专属机器人，提升用户体验，增强业务竞争力。
通义灵码单元测试实践__智能编码助手_AI编程
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。
AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势，适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景，例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务，配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能，提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势，适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景，例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务，配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能，提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
阿里云 ACK 云原生 AI 套件中的分布式弹性训练实践
作者：霍智鑫众所周知，随着时间的推移，算力成为了 AI 行业演进一个不可或缺的因素。在数据量日益庞大、模型体量不断增加的今天，企业对分布式算力和模型训练效率的需求成为了首要的任务。如何更好的、更高效率的以及更具性价比的利用算力，使用更低的成本来训练不断的迭代 AI 模型，变成了迫切需要解决的问题。而分布式训练的演进很好的体现了 AI 模型发展的过程。Distributed Training分布式....
为大模型工程提效，基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践
1.背景以 GPT（Generative Pre-trained Transformer）和 Diffusion model 为代表的大语言模型（Large language model，LLM）和生成式人工智能（Generative artificial intelligence，GAI）在过往两年，将人们对 AI 的梦想与期待推向了一个新高峰。这一次，AI 带来的“智能”效果和“涌现”能力，....
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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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