通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能够同时处理多种模态的数据，将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合，从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用，获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
提升深度学习性能的利器—全面解析PAI-TorchAcc的优化技术与应用场景
提升深度学习性能的利器—全面解析PAI-TorchAcc的优化技术与应用场景 引言 在当今深度学习的快速发展中，模型训练和推理的效率变得尤为重要。为了应对计算需求不断增长的挑战，AI加速引擎应运而生。其中，PAI-TorchAcc作为一个新兴的加速引擎，旨在提升PyTorch框架下的计算性能。本文将详细介绍PAI-TorchAcc的基本概念、主要特性，并通过代码实例展示其性能优势。 PAI...
大模型服务平台百炼、DashScope灵积模型服务与PAI平台的主要应用场景有什么区别？
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LangStudio是PAI平台上的大模型应用开发平台，集成了丰富的大模型应用开发组件及场景化模板，为广大开发者提供高效开发及调试大模型应用的能力。
PAI+NAS搭建AIGC绘画
计算巢在私有化部署（cloud op）场景下提供一键部署、高效运维、弹性伸缩等功能，提供详细的报价信息、资源分组、分账展示等功能，方便客户在解决方案类场景下快速部署落地。本文介绍了通过PAI创建绘画应用Stable Diffusion的详细功能。
机器学习在金融领域的应用场景（含具体案例）
1 机器学习与AI的关系初学者很容易理不清这两者的关系。2 机器学习在金融行业的应用金融预测分析（欺诈检测、信用风险）、替代人工操作（基金经理跑不赢指数）下面附一些应用案例。2.1 交易信号通过机器学习处理买卖盘数据来判断市场的方向。2.1 交易行为分析通过多种参数对大量交易者交易行为评级（交易胜率，风控能力&#...
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