阿里云文档 2025-01-06

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。

阿里云文档 2024-11-21

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。

阿里云文档 2024-11-06

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。

阿里云文档 2024-11-01

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。

阿里云文档 2024-11-01

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。

文章 2022-07-23 来自:开发者社区

AI开发者大会之计算机视觉技术实践与应用:2020年7月3日《RPA+AI助力政企实现智能时代的人机协同》、《5G风口到来,边缘计算引领数据中心变革》、《数字化时代金融市场与AI算法如何结合?》

目录14:00--14:40胡一川《RPA+AI助力政企实现智能时代的人机协同》14:40--15:20张磊《5G风口到来,边缘计算引领数据中心变革》15:20--16:00袁峻峰《数字化时代金融市场与AI算法如何结合?》  时间议题演讲嘉宾14:00--14:40RPA+AI助力政企实现智能时代的人机协同胡一川来也科技CTO14:40--15:205G风口到来,边缘计算引领....

AI开发者大会之计算机视觉技术实践与应用:2020年7月3日《RPA+AI助力政企实现智能时代的人机协同》、《5G风口到来,边缘计算引领数据中心变革》、《数字化时代金融市场与AI算法如何结合?》
文章 2022-07-23 来自:开发者社区

AI开发者大会之语音语义技术实践与应用:2020年7月3日《NLP在教育行业的应用》、《AI防疫-语音语义技术在政务联络场景中的应用》、《智能客服机器人在售前导购场景中的应用实践》

目录14:00-14:40李理《NLP在教育行业的应用》作业批改拼写纠错语法纠错基于知识图谱的自适应学习Vision和NLP的融合14:40-15:20纪友升《AI防疫-语音语义技术在政务联络场景中的应用》疫情下政务联络需求语音技术应用——语音识别语音技术应用——语音合成语音技术应用——语义理解15:20-16:00陈蒙《智能客服机器人在售前导购场景中的应用实践》售前导购机器人的产品形态售前导购....

AI开发者大会之语音语义技术实践与应用:2020年7月3日《NLP在教育行业的应用》、《AI防疫-语音语义技术在政务联络场景中的应用》、《智能客服机器人在售前导购场景中的应用实践》
文章 2022-07-23 来自:开发者社区

AI开发者大会之AI学习与进阶实践:2020年7月3日《如何转型搞AI?》、《基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》、《自动机器学习与前沿AI开源项目》、《使用TensorFlow实现经典模型》

目录2020年7月3日《如何转型搞AI?》《无行业不智能:基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》《自动机器学习与前沿AI开源项目》《使用TensorFlow实现经典模型》  2020年7月3日《如何转型搞AI?》 《无行业不智能:基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》 《自动机器学习与前沿AI开源项目》《使用TensorFlow实现经典模型》 

AI开发者大会之AI学习与进阶实践:2020年7月3日《如何转型搞AI?》、《基于AI行业价值的AI学习与进阶路径》、《自动机器学习与前沿AI开源项目》、《使用TensorFlow实现经典模型》

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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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