如何调用AI试衣Plus API接口
相较于AI试衣-基础版(aitryon ),aitryon-plus 在图像清晰度、布料纹理和Logo还原方面表现更为出色,但生成耗时也相应更长,更适用于对生成结果质量有高要求、对实时性要求不高的场景。
对接AI搜索开放平台的向量模型
本文介绍如何在OpenSearch行业算法版中,使用AI搜索开放平台自定义部署的文本向量化模型。解决跨区域网络耗时问题,为用户提供更多模型选择。
短短时间,疯狂斩获1.9k star,开源AI神器AingDesk:一键部署上百模型,本地运行还能联网搜索!
嗨,大家好,我是小华同学,关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法 「AingDesk」是什么? 这是一款开箱即用的本地AI模型管理工具,只需点击鼠标,就能将DeepSeek、Llama、Gemma等上百款AI大模型部署到你的电脑上。无论是学术研究、...

在ACK中使用KTransformers部署DeepSeek-R1模型
KTransformers框架实现了多种LLM推理优化,进一步减少了推理阶段的显存占用,从而提高推理性能和降低GPU资源成本。本文介绍如何在阿里云容器服务 Kubernetes 版中通过KTransformers实现高效部署671B参数的DeepSeek-R1-Q4_K_M量化模型推理服务。
DMS AI插件介绍
在您完成部署Dify、部署私有模型操作后,可以通过DMS在模型供应商页面提供的DMS AI插件接入部署(私有或阿里云百炼)的模型服务,例如LLM、Embedding、Rerank服务。
如何使用Polar_AI和EAS实现数据库内模型调用?
PolarDB PostgreSQL版的Polar_AI插件支持通过SQL语句调用人工智能(AI)或机器学习(ML)模型。结合阿里云模型在线服务(EAS),您可以轻松部署自定义模型,并在数据库内实现如文本翻译等功能。
容器化AI模型的监控与治理:确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中,我们探讨了AI模型的容器化部署以及如何构建容器化的机器学习流水线。然而,将模型部署到生产环境只是第一步,更重要的是确保模型能够持续稳定地运行,并随着时间的推移保持其性能。这就需要我们关注容器化AI模型的监控与治理。 一、为什么需要监控和治理? 与传统的软件应用不同,AI模型在生产环境中面临着独特的...
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