利用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化
在深度学习中,一般会使用Nsight Systems和Nsight Compute工具对AI应用进行性能分析与优化。本文演示如何使用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化。
如何将 Copilot 应用集成进 Native 应用中
方案概览在 Native 应用中引入一个 AI 助手,只需 3 步:创建百炼问答应用:利用百炼平台快速创建自己的大模型应用,支持自定义知识库。创建百炼问答应用:创建魔笔 Copilot 应用:逐步搭建 Copilot 应用或通过应用模板快速创建 Copilot 应用。创建魔笔 Copilot 应用:...
10 分钟构建 AI 客服并应用到网站、钉钉、微信中
为了提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业会构建 AI 助手,以便全天候(7x24)回应客户咨询。在阿里云上,只需 10 分钟即可构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。
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...
面向AI Native应用的高效迁移学习策略
摘要 随着人工智能技术的发展,越来越多的应用场景需要定制化的AI解决方案。然而,从零开始训练一个深度学习模型往往需要大量的标注数据和计算资源。迁移学习提供了一种有效的方法来解决这个问题,它利用预训练模型的知识,通过少量的数据就能达到很好的性能。本文将深入探讨面向AI Native应用的高效迁移学习策略,并通过实例展示如何针对具体场景进行模型微调。 1. 引言 在AI Native环境中,我...
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