基于Confidential AI方案部署受Intel TDX保护的隐私Qwen-7B-Chat模型
为保护AI模型资产或处理金融、医疗等敏感数据，可使用阿里云TDX机密计算实例，通过远程证明获取密钥以解密和部署Qwen模型，实现AI推理过程的硬件级数据保护，从而保障核心资产安全。
如何调用AI试衣Plus API接口
相较于AI试衣-基础版（aitryon ），aitryon-plus 在图像清晰度、布料纹理和Logo还原方面表现更为出色，但生成耗时也相应更长，更适用于对生成结果质量有高要求、对实时性要求不高的场景。
对接AI搜索开放平台的向量模型
本文介绍如何在OpenSearch行业算法版中，使用AI搜索开放平台自定义部署的文本向量化模型。解决跨区域网络耗时问题，为用户提供更多模型选择。
阿里云AI Stack全量适配Qwen3模型，企业级部署效率全面升级
师出同门，AI Stack原生适配Qwen3 阿里云AI Stack是面向企业级的轻量、极致性价比企业级AI软硬一体解决方案，此前已完成Qwen2.5等主流开源大模型的适配。AI Stack目前已与“师出同门”的Qwen3实现高效深度适配，通过AI Stack快速部署Qwen3，实现新一代大模型的“开箱即用”。 ...
如何使用Polar_AI和EAS实现数据库内模型调用？
PolarDB PostgreSQL版的Polar_AI插件支持通过SQL语句调用人工智能（AI）或机器学习（ML）模型。结合阿里云模型在线服务（EAS），您可以轻松部署自定义模型，并在数据库内实现如文本翻译等功能。
轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。而其中的R1-1.5B模型，作为家族中参数量最小、资源需求最低的版本，更是备受青睐。下面就让我们来看看DeepSeek各模型之间的性能差异、应用场景...
容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）：自动化模型更新与部署
在前几篇文章中，我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩以及安全防护。然而，AI模型的开发和部署是一个持续迭代的过程，需要不断更新模型以适应新的数据和业务需求。为了加速这一过程，我们需要实现容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD），以自动化模型的更新和部署。 一、什么是CI/CD&#x...
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
请教下各位大佬。我在 together AI上基于Qwen2-7B训练了一个模型。 我现在想要将这个模型部署到https://www.modelscope.cn/ 中。应该怎么做？ lora方式进行微调的模型 模型是Qwen2-7B未对齐的模型
AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
一、引言 贫富差距的产生是信息差，技术贫富差距的产生亦如此。如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目，学习或工作效率真的可以事半功倍。 今天力荐的项目是LLaMA-Factory，我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练（fine tune），当时各家大模型仅限于推理测试，OpenAI还没有对外提供微调服务，加上这个项目部署丝滑（更新及时，不会出现环境依...
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