使用LLM Gateway提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用场景中，存在资源需求不确定性、后端推理实例负载不均衡等问题。为了优化这类问题，EAS引入了LLM Gateway基础组件，在请求调度层，基于LLM场景所特有的Metrics（指标），来动态进行请求分发，保证后端推理实例处理的算力和显存尽可能均匀，提升集群资源使用水位。
无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案
无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案 1.Dify 简介 1.1 功能情况 Dify，一款引领未来的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，革新性地融合了后端即服务(Backend as a Service,BaaS）与LLMOps的精髓，为开发者铺设了一条从创意原型到高效生产的快车道。其设计旨在打破技术壁垒，让非技术背...
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基于LLM（Large Language Model，大语言模型）的智能问答系统
基于LLM（Large Language Model，大语言模型）的智能问答系统是一种利用先进的人工智能技术，尤其是自然语言处理（NLP）技术，来构建能够理解和回答用户问题的系统。这种系统通过训练大量文本数据，学习语言的规律和模式，从而能够理解和生成人类语言。 LLM智能...
LLM大语言模型的centos系统的命令有吗？
LLM大语言模型的centos系统的命令有吗？7.9。$cat /etc/redhat-releaseCentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
从模型到前端，你应该知道的LLM生态系统指南
模型-核心组件 大型语言模型(llm)是人工智能应用程序背后的原材料。这些模型最初被预先训练来预测句子中的下一个单词。这种“不那么明显”的特性是，人们可以进行微调来让下游的程序以遵循指示，下游的任务可能是是回答问题、进行对话和推理。 这些模型都具有(非常)大的参数数量。最小的模型大约有15亿个参数，而一些较大的模型(如Falcon)大约有1800亿个参数。 GPT-4是Chat-GPT(付...
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
什么是RAG 在人工智能领域，检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)作为一种变革性技术改进了大型语言模型(Large Language Models)的能力。从本质上讲，RAG通过允许模型从外部源动态检索实时信息来增强AI响应的特异性。 该体系结构将生成能力与动态检索过程无缝结合，使人工智能能够适应不同领域中不断变化的信息。与微调和再训练不同...
秒级开通，仅60元/月，即刻畅享私域知识库+LLM智能问答系统
Lindorm AIGC体验版购买链接：https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=hitsdb_aigcsharepre_public_cn大模型在企业应用中的问题随着chatGPT的惊艳表现，在智能问答等场景迅速迎来火爆应用。企业、科研机构等纷纷入场，引发了全球LLM大战，各种各样的...
LLM系列 | 11: 基于ChatGPT构建智能客服系统(query分类&安全检查&防注入)
简介 竹斋眠听雨，梦里长青苔。门寂山相对，身闲鸟不猜。小伙伴们好，我是微信公众号：《小窗幽记机器学习》的小编卖热干面的小女孩。紧接前面几篇ChatGPT Prompt工程系列文章： 04:ChatGPT Prompt编写指南05:如何优化ChatGPT Prompt？06:ChatGPT Prompt实践...
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