基于Qoder和AnalyticDB Supabase快速构建AI原生移动端APP
本文介绍如何利用Qoder、云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版Supabase和通义千问图像编辑模型（Qwen Image Edit），快速搭建一个无需传统后端的AI手办生图Flutter应用。内容涵盖从前端代码自动生成、后端即服务（BaaS）配置，到AI模型集成，适合希望快速验证AI原生应用原型并实现敏捷开发的开发者。
MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
AI Native平台，跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
2024年是AI应用的元年，以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮，经历了虚拟机时代和云原生时代，正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段，推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。 9月20日，2024云栖大会上，阿...
【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析
一、AI Native应用中模型微调的概述 在AI Native应用中，模型微调是一个关键步骤，它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程，从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数，使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。 二、模型微调的优势 ...
AI Native应用中利用联邦学习保障隐私的模型微调实践
概述 随着人工智能技术的发展，越来越多的应用程序开始采用AI原生（AI Native）设计思路，即从一开始就将AI作为核心功能来构建软件和服务。然而，在AI Native应用中，数据隐私和安全性是不容忽视的重要问题。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的...
针对资源受限设备的 AI Native 应用轻量化微调技术
摘要 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的应用程序开始在边缘计算和移动设备上部署机器学习模型。然而，这些设备通常具有有限的计算能力和存储空间。为了克服这些限制，本文将介绍一种针对资源受限设备的轻量化微调技术，旨在提高模型性能同时降低计算成本。 1. 引言 在边缘计算场景中，如物联网...
AI Native应用中基于用户反馈的动态模型微调机制
摘要 在AI Native应用程序中，用户体验和满意度是衡量产品成功的关键指标之一。为了提高这些指标，本文介绍了一种基于用户反馈的动态模型微调机制。这种方法允许模型在运行时根据用户的实际行为和偏好进行自我调整，从而不断优化其性能。 1. 引言 随着人工智能技术的发展，AI Native应用程序变得越来越普遍。这些应用程序通常依赖于机器学习模...
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