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。
基于Confidential AI方案部署受Intel TDX保护的隐私Qwen-7B-Chat模型
为保护AI模型资产或处理金融、医疗等敏感数据，可使用阿里云TDX机密计算实例，通过远程证明获取密钥以解密和部署Qwen模型，实现AI推理过程的硬件级数据保护，从而保障核心资产安全。
AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型？
沿着 AI 的发展脉络，本系列文章从Seq2Seq到RNN，再到Transformer，直至今日强大的GPT模型，我们将带你一步步深入了解这些关键技术背后的原理与实现细节。无论你是初学者还是有经验的开发者，相信读完这个系列文章后，不仅能掌握Transformer的核心概念，还能对其在整个NLP领域中的位置有一个全面而深刻的认识。那就让我们一起开始这段学习之旅吧！ ...
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。
AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型
沿着 AI 的发展脉络，本系列文章从Seq2Seq到RNN，再到Transformer，直至今日强大的GPT模型，我们将带你一步步深入了解这些关键技术背后的原理与实现细节。无论你是初学者还是有经验的开发者，相信读完这个系列文章后，不仅能掌握Transformer的核心概念，还能对其在整个NLP领域中的位置有一个全面而深刻的认识。那就让我们一起开始这段学习之旅吧！ ...
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。
算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构序列处理长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住...
构建高效AI系统：深度学习模型压缩技术
随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，大型神经网络模型变得越来越复杂，对存储和计算资源的需求也越来越高。然而，在许多实际应用中，如移动设备或嵌入式系统，资源的有限性成为了部署这些高性能模型的主要障碍。因此，如何有效地压缩深度学习模型，使...
【Hello AI】安装和使用AIACC-AGSpeed（优化PyTorch深度学习模型）
AIACC-AGSpeed（简称AGSpeed）专注于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能，相比原始的神龙AI加速引擎AIACC，可以实现无感的计算优化性能。本文为您介绍安装和使用AGSpeed的方法。前提条件已创建阿里云GPU实例，且GPU实例需满足以下要求：操作系统为Alibaba Cloud Linux、CentOS 7.x或Ubuntu 16.04以上版本....
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