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。
构建高效AI模型:深度学习优化策略和实践
随着计算能力的飞速提升和大数据时代的到来,深度学习已经成为解决复杂问题的有力工具。然而,一个成功的AI模型不仅需要大量的数据和计算资源,更需要精心设计的优化策略来充分发挥其潜力。以下是我们探讨的几个关键优化领域。 首先是数据预处理的重要性。数据是深度学习模型的基石,高质量的数据集能够大幅提升模型性能。预处理包括数据清洗、标准化、归一化等步骤...
Anolis OS 23 基于 AMD 实例的 AI 推理优化实践 | 龙蜥技术
编者按:龙蜥操作系统 Anolis OS 23 是龙蜥社区基于操作系统分层分类理论,面向上游原生社区独立选型,全面支持智算的首款国内发行版,为开发人员提供了强大的 AI 开发平台,通过支持龙蜥生态软件仓库(EPAO),Anolis OS 23 实现了对主流 AI 框架的全面支持,使得 AI 开发更加便捷高效。本文将基于 AMD 实例介绍 Anolis OS 23 针对 AI 推理应用进行的专门优....
地址标准化服务AI深度学习模型推理优化实践
导读深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地,对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升:一方面,可以充分发挥部署硬件的能力,降低用户响应时间,同时节省成本;另一方面,可以在保持响应时间不变的前提下,使用结构更为复杂的深度学习模型,进而提升业务精度指标。本文针对地址标准化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段,在精....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
AI更多实践相关
产品推荐
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。
+关注