LangStudio Function-Calling应用流模板
本模板介绍如何使用LangStudio构建Function-Calling应用流。在该应用流中,开发者可以提供多个函数,将问题以及函数描述传递给LLM,让LLM返回合适的函数名和参数,然后通过Python节点执行对应的函数,返回结果。根据需要,开发者可以在本模板基础上进行二次开发。
通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model, MLLM)能够同时处理多种模态的数据,将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合,从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS,您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用,获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
应用流评测
正式部署上线前,评估应用流在自身业务场景上的效果至关重要。LangStudio提供了一站式应用流评测能力,该能力基于一种新类型应用流:评测流(Evaluation Flow),能从指定维度对标准和对话型应用流评分。LangStudio 目前提供了 8 种预置评测模板,并支持开发自定义评测流。本文将介绍如何评测应用流、LangStudio预置评测模板的使用方法、如何开发自定义评测流、如何查看评测结果...
通过DSW提交Spark应用
交互式建模(DSW)是PAI产品的云端机器学习开发IDE,支持多种语言及开发环境。您可以在DSW实例中连接云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群,并通过其集成的Notebook、Terminal等开发环境编写PySpark脚本,提交Spark作业。本文为您介绍通过DSW实例提交Spark作业的具体操作步骤。
隧道裂纹识别:基于计算机视觉与机器学习的应用分享
隧道裂纹的及时识别与修复对保障隧道的结构安全至关重要。随着深度学习与计算机视觉技术的飞速发展,自动化的裂纹检测方法逐渐替代了传统的人工检查。这些技术能够通过图像分析自动识别隧道中的裂纹,节省了大量的人工成本,同时提高了检测精度和效率。本文将从隧道裂纹检测的基本流程入手,介绍如何利用图像处理、深度学习模型以及算法服务平台来实现高效的裂纹识别&...
LangStudio NL2SQL应用流模板
本应用流模板介绍如何使用LangStudio构建nl2sql应用流。在该工作流中,首先通过Python节点获取数据库表基本信息,然后将问题以及数据库表信息传递给LLM,让LLM生成查询SQL代码,最后通过Python节点执行SQL,并将查询结果返回给用户。该模板仅以阿里云RDS-MySQL数据库为例,其他数据库请自行在本模板基础上二次开发。
阿里巴巴iDST+阿里视频云:计算机视觉和机器学习在消费级视频中的应用
在刚刚圆满落幕的杭州云栖大会上,阿里巴巴董事局主席马云宣布成立达摩院,并将在3年内投资1000亿人民币用于新技术研发。而iDST就是达摩院中的一员,她致力于打造涵盖图像视频、语音交互、自然语言理解、智能决策等人工智能核心技术,肩负着在人工智能领域树立阿里巴巴集团世界领先的技术品牌使命。 那iDST的人工智能技术与阿里视频云强强联合,将碰撞出怎样的科技火花呢? 本文邀请iDST高级算法专家刘扬,将....
视频云+人工智能计算机视觉和机器学习在消费级视频中的应用
阿里巴巴-iDST 刘扬在2017杭州云栖大会中做了题为《视频云+人工智能计算机视觉和机器学习在消费级视频中的应用》的分享,就消费级视频、视频AI技术、VENUS平台做了深入的分析。 https://yq.aliyun.com/download/1730?spm=a2c4e.11154804.0.0.70336a79nwokFv
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