Dify+ADB Supabase+LLM实现AI客服系统
本文介绍如何使用Dify、云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM构建一个AI客服系统，帮助在线服装店高效处理售后咨询、订单查询和个性化回复。通过结合Dify的工作流能力、Supabase的实时数据存储与LLM的自然语言理解能力，实现快速自动化响应，显著减轻人工客服压力并提升客户满意度。
PHP从0到1实现 AI 智能体系统并且训练知识库资料
PHP从0到1实现 AI 智能体！ *我们先拆开看：在 AI 智能体的语境里，**“训练” ≠ 传统意义上的机器学习训练**。* 你不需要去微调模型参数，而是通过「**提示词设计 + 记忆 + 知识库 + 强化反馈**」四个维度去训练。 我来带你从 0 到 1 理解「智能体训练」的完整体系。 一、智能体训练的四个...
使用魔笔对接通义听悟，低代码定制智能会议系统
阿里云提供的多端低代码平台 —— 魔笔，已集成部分听悟API功能，可协助您快速搭建企业智能会议系统。听悟 + 魔笔，定制你的企业智能会议系统听悟 + 魔笔，定制你的企业智能会议系统
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练是一种模型训练模式，它将训练工作量分散到多个工作节点上，从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的 AI 模型训练，但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。 本篇幅将围绕在 PyTorch2.0 中提供的多种分布式训练方式展开，包括并行训练，如：数据并行（Da...
【AI系统】训练后量化与部署
本文将会重点介绍训练后量化技术的两种方式：动态和静态方法，将模型权重和激活从浮点数转换为整数，以减少模型大小和加速推理。并以 KL 散度作为例子讲解校准方法和量化粒度控制来平衡模型精度和性能。 训练后量化的方式 训练后量化的方式主要分为动态和静态两种。 动态离线量化 动态离线量化（Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic）仅将模型中特定算子的....
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文将会介绍感知量化训练（QAT）流程，这是一种在训练期间模拟量化操作的方法，用于减少将神经网络模型从 FP32 精度量化到 INT8 时的精度损失。QAT 通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）来模拟量化误差，并在训练过程中最小化这些误差，最终得到一个适应量化环境的模型。 文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式，以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行....
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
在 2017 年，谷歌更新了他们的 TPU 序列。谷歌将这一代 TPU 称之为 “用于训练神经网络的特定领域超级计算机”，那么显而易见，相比于专注于推理场景的 TPU v1，TPU v2 将自己的设计倾向放到了训练相关的场景。如果回顾历史，在 2017 年前后，深度学习跨时代的工作如雨后春笋般涌现，...
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