阿里云文档 2025-07-17

AI试衣图片分割API参考

AI 试衣-图片分割是一个辅助模型,支持从模特图或 AI 试衣图中分割出服装区域,如上装、下装、连衣裙或连体衣。此模型为可选模型,与 AI 试衣模型配合使用,可实现局部试衣、获取指定服饰坐标等特定效果。

阿里云文档 2025-07-16

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。

阿里云文档 2025-06-10

利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查

本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能,分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API,在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。

文章 2025-06-01 来自:开发者社区

AI Agent智能体:底层逻辑、原理与大模型关系深度解析·优雅草卓伊凡

AI Agent智能体:底层逻辑、原理与大模型关系深度解析·优雅草卓伊凡 一、AI Agent的底层架构与核心原理 1.1 AI Agent的基本构成要素 AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、自主决策并执行行动的智能系统。其核心架构包含以下关键组件: 感知模块(Perception):通过传感器或数据接口获取环境信息 认知模块...

AI Agent智能体:底层逻辑、原理与大模型关系深度解析·优雅草卓伊凡
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(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(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

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