文章 2024-11-13 来自:开发者社区

企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心

本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计,已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设,深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术,构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法,以及特定垂直场景下的测评实战等方面....

企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战

一、引言 5月6日私募基金幻方发布DeepSeek-V2,千亿级模型,每百万Tokens仅需1元-2元。5月15日,字节发布白菜价的豆包大模型,5月21日阿里、百度相机大幅下调甚至免费开放自家商用模型接口,大模型价格战正式打响。而被誉为大模型价格屠夫的“DeepSeek-V2”到底是怎么个事儿,是否可以进行训练和推理,今天我们来展开讲一讲。 二、模型简介 2.1 Deep...

AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

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...

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
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(五):大模型推理服务框架LocalAI一键部署

一、引言 今天开始写大语言模型推理服务框架的第三篇——LocalAI,前两篇见 大语言模型推理服务框架—Ollama 大语言模型推理服务框架—Xinference 这个框架相比于前两篇,如果服务器没办法科学上网,学习和使用难度都要上一个台阶,花了几个小时踩了几个坑,将排坑后的内容分享给大家,如果大家觉得有用的话,希望获得您的关注、收藏、点赞及评论。 二、排...

AI智能体研发之路-工程篇(五):大模型推理服务框架LocalAI一键部署
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署

1.引言 先分享dify项目的github:https://github.com/langgenius/dify “项目由前腾讯云DevOps团队成员创建。我们发现基于OpenAI的API开发GPT应用程序有些麻烦。凭借我们多年在开发者效率工具方面的研发经验,我们希望能够让更多的人使用自然语言开发有趣的应用程序。” dify由10+全职团队和100+社区贡献者共同维护,迭...

AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(四):大模型推理服务框架Xinference一键部署

一.引言 上一篇大语言模型推理服务框架—Ollama介绍了Ollama,Ollama以出色的设计一行命令完成推理框架部署,一行命令完成大模型部署,模型的下载不依赖梯子,速度非常快,大幅提升模型部署效率,同时,当有多卡GPU时,Ollama可以自动将模型分片到各个GPU上,博主使用V100显卡(单卡32G显存)部署llama3 70B(预计需要40G显存),自动完成了显存分配。 今...

AI智能体研发之路-工程篇(四):大模型推理服务框架Xinference一键部署
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇(五):pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比

一、引言 本文是上一篇AI智能体研发之路-模型篇(四):一文入门pytorch开发的番外篇,对上文中pytorch的网络结构和tensorflow的模型结构部分进一步详细对比与说明(水一篇为了得到当天的流量卷哈哈,如果想更详细的了解pytorch,辛苦移步上一篇哈。 二、pytorch模型结构定义 ...

文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇(三):中文大模型开、闭源之争

一、引言 周日休息在家,只有码字才能缓解焦虑哈哈哈,闲逛CSDN发现又出新的话题活动啦——《开源大模型和闭源大模型,你怎么看》。“我怎么看?我坐着看,或者躺着看”。OpenAI变成CloseAI,你会发现,虚伪,是全世界的通病。扯远了哈哈,我认为,开源可以短时间让自家的大模型快速得到传播,构建影响力以及让行业内更多的人参与建设,完善技术栈。闭源可以维护较为健康的商业模式,高薪招聘更多优秀...

AI智能体研发之路-模型篇(三):中文大模型开、闭源之争
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(一):Docker助力AI智能体开发提效

一、引言 由于近两年云原生热,大家对docker、docker compose及k8s或多或少都有一些涉猎,即便没有实际应用肯定也耳熟能详,今天对docker及docker compose的命令集进行梳理,大家可以收藏以便之后快速查阅。 二、docker常用命令 Common Commands(常用命令):  run   &nbs...

文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(三):大模型推理服务框架Ollama一键部署

一.引言 身处2024年,大模型技术从底层模型到AI应用都卷的要命,我们可以说是幸运的,也可以是幸福的,当然,学习的路上,不停的追赶,必定是疲惫的。分享一些丝滑的大模型技术栈内的项目,让大家疲惫并快乐着。 今天要讲的是一个大模型推理服务框架-Ollama,对比的还有Xinference、OpenLLM、LocalAI,从丝滑角度而言(这里特别强调一下,我所讲的丝滑,指的是众所周知...

AI智能体研发之路-工程篇(三):大模型推理服务框架Ollama一键部署

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通义大模型

通义千问大模型家族全面升级更大参数规模模型首次面世,全新通义千问2.0版本欢迎体验。https://tongyi.aliyun.com/

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