AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势，适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景，例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务，配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能，提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
文件编辑在后端场景的使用_通义灵码_智能编码助手
通义灵码文件编辑，具备多文件代码修改（Multi-file Edit）和工具使用（Tool-use）的能力，可以与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。本文聚焦于后端研发中的典型场景，提供包含代码生成、代码重构以及自动化测试编写等核心场景使用实践。同时，通过结合企业私域数据，可实现符合企业特定的个性化推荐与生成，显著提升研发效率与质量。
文件编辑在前端场景的使用_通义灵码_智能编码助手
通义灵码 文件编辑，具备多文件代码修改（Multi-file Edit）和工具使用（Tool-use）的能力，可以与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。本文聚焦于前端研发中的典型场景，例如文生代码、图生代码、前端自研组件的引入、前端自研组件的代码重构等核心场景使用实践。
[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于Ollama搭建本地个人智能AI助理
1. Ollama简介 Ollama 是一个用于在本地环境中运行和定制大型语言模型的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux ...
![[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于Ollama搭建本地个人智能AI助理](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/qy2cxr5w3tthc_87bbadfe79a14d4a9860ebff409f5788.png)
低成本工程实践-AI帮我写代码做需求
摘要 本文主要讲述，以“无需训练模型”的方式实现：AI智能分析功能需求、写代码、review代码解决特定业务问题的实践过程，解决的是一款极其小众的开发语言的问题，模型并无相关领域知识，因此具备一定的代表性。与讲解大模型原理和方法论的文章不同，本文主要站在工程同学视角记录实践经验，例如：如何做RAG优化、rank排序剪枝、small2big、prompt调优、fewshot、避免幻象等，并...
云脑科技徐昊：AutoML 工程实践与大规模行业应用 | AI研习社104期大讲堂总结
雷锋网(公众号：雷锋网)AI 科技评论按： AutoML 是今年的机器学习的热点，该技术潜力很大，在工程实践能够产生巨大的价值。现阶段，业界主要在探讨 AutoML 的难点与方向阶段，目前还没有一家推出系统性的方案。在工程实践上，AutoML 还没有成为机器学习流程自动化、智能化的主要推动力。在实际应用中，针对大数据大模型的 AutoML 优化在 research 与 engineering 两....
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