掌握Multi-Agent实践(三)：ReAct Agent集成Bing和Google搜索功能，采用推理与执行交替策略，增强处理复杂任务能力
一个普遍的现象是，大模型通常会根据给定的提示直接生成回复。对于一些简单的任务，大模型或许能够较好地应对。然而，当我们面对更加复杂的任务时，往往希望大模型能够表现得更加“智能”，具备适应多样场景和解决复杂问题的能力。为此，AgentScope 提供了内置的 ReAct 智能体框架，使模型能够在多步骤、高复杂度的任务中展现出更强的推理与决策能力。 ReAct 算法来源...
DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型，数据开发与分析效率再升级！
刚刚，阿里云一站式智能大数据开发治理平台DataWorks正式接入Qwen3模型，可支持235B最大尺寸。用户通过DataWorks Copilot智能助手即可调用该模型，通过自然语言交互完成多种代码操作，实现数据开发、数据分析的快速实现。 Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，包含一系列混合专家（MoE）和稠密（Dense）模型。参数量覆盖从0.6B...
惊爆！Uno Platform 调试与性能分析终极攻略，从工具运用到代码优化，带你攻克开发难题成就完美应用
问题一：如何在 Uno Platform 中进行有效的调试？ 在 Uno Platform 中进行调试可以借助多种工具和方法。首先，Visual Studio 是一个强大的开发环境，它提供了丰富的调试功能。当你在开发 Uno Platform 应用时，可以在 Visual Studio 中设置断点，然后通过逐步执...
全面解析TensorFlow Lite：从模型转换到Android应用集成，教你如何在移动设备上轻松部署轻量级机器学习模型，实现高效本地推理
TensorFlow Lite 是专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量级解决方案，它允许开发者在资源受限的设备上运行机器学习模型。与传统的 TensorFlow 相比，TensorFlow Lite 占用空间小，启动速度快，并且针对移动设备进行了优化，使其成为在智能手机、可穿戴设备以及其他边缘设备上部署机器学习应用的理想选择。本...
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 LLMLingua是微软的研究人员发布在EMNLP 2023的一篇论文，LongLLMLingu.....
Istio生态系统On ASM（3）：在阿里云服务网格ASM中集成云原生推理服务框架KServe
KServe(原KFServing）是云原生环境的的一个模型服务器和推理引擎，可以支持自动缩放、零缩放、金丝雀部署等能力。本文将介绍如何结合阿里云服务网格ASM和阿里云容器服务平台Kubernetes（ACK）来部署。前提条件创建Kubernetes集群。创建阿里云服务网格ASM企业版实例，版本需要>=v1.12.4.58-g3e422e2a-aliyun本文以KServe v0.8版本为....
使用TensorRT集成加速TensorFlow推理
NVIDIA宣布完成了推理优化工具TensorRT与TensorFlow将集成在一起工作。TensorRT集成将可用于TensorFlow1.7版本。TensorFlow仍然是当今最受欢迎的深度学习框架，而NVIDIA TensorRT通过对GPU平台的优化和提高性能，加速了深度学习推理。我们希望使用TensorRT能为TensorFlow用户提供尽可能高的推理性能以及接近透明的工作流。新的集成....
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。