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。
云端问道18期实践教学-AI 浪潮下的数据安全管理实践
01. 背景介绍 进入云起实验室的链接,包含操作手册和操作控制台。可通过此界面进入,也可直接从阿里云控制台进入,如进入 OSS 控制台,若未开通则需先进行开通操作。 实验中,点击链接进入 OSS 控制台,开始实操,可以看到正在创建中的任务。 最下方是开通日志服务和开通 OS...
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。
AI浪潮下,大模型如何在音视频领域运用与实践
1.背景在AI技术发展如火如荼的当下,大模型的运用与实践在各行各业以千姿百态的形式展开。音视频技术在多场景、多行业的应用中,对于智能化和效果性能的体验优化有较为极致的要求。如何运用好人工智能提升算法能力,解决多场景业务中的具体问题,需要创新地探索大模型技术及其应用方式。本文由LiveVideoStackCon2023深圳站演讲《AI新范式下,阿里云视频云大模型算法实践》整理而成,演讲者为阿里云智....
腾讯赵建春:AI浪潮下的高效运维思考及实践
GOPS 全球运维大会暨首届金牌运维峰会于11月17日-18日在上海圆满举行。腾讯 SNG 助理总经理、GOPS 金牌讲师赵建春老师受邀出席大会,并带来精彩演讲《AI 浪潮下的高效运维思考与实践》。本文根据此演讲实录整理而成。 AI 是如何工作的? 抽丝剥茧,找出规律 运维工作中存在大量有规律的数据,要能准确预测数据的走势,我们要找到运维数据的规律,并建立模型。 AI和机器学习的分类 传统的异常....
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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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