NL2SQL应用流
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“NL2SQL”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息，将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型，生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码，并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库，开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发，从而满足特定场景的需求。
使用EAS部署LLM大语言模型
EAS（Elastic Algorithm Service）是PAI为在线推理场景提供的模型在线服务，为自动化部署和应用LLM大语言模型提供了一键式解决方案。通过EAS，您可以轻松部署多种开源大模型服务应用，同时支持标准部署、加速部署：BladeLLM和加速部署：vLLM三种部署方式，使用加速部署，您可以体验到高并发和低延迟的技术优势。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用LLM大语言模型，以及...
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。
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。
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
探索机器学习在图像识别中的应用
机器学习作为人工智能的一个分支，近年来在图像识别领域取得了显著的进展。图像识别是指计算机系统对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的科学。随着技术的发展，机器学习算法已经能够在复杂的图像数据中提取有用的信息，并作出准确的判断。 在众多机器学习算法中，卷积神经网络（CNN）因其卓越...
探索机器学习在图像识别中的应用
在数字化时代，图像识别技术已成为计算机视觉领域的一个重要分支，广泛应用于医疗诊断、安防监控、自动驾驶等多个行业。机器学习作为实现智能图像识别的核心技术之一，其重要性不言而喻。本文将详细介绍机器学习在图像识别中的应用及其背后的工作原理。 首先，机器学习技术通过训练算法来识别和分类图像数据。这些算法能够从大量标注的数据中学习到图像的特征...
探索机器学习在图像识别中的应用
在人工智能的众多分支中，机器学习无疑是最引人注目的技术之一。特别是其在图像识别领域的应用，已经从理论研究走向了广泛的实践应用，极大地推动了智能化进程的步伐。图像识别技术使计算机能够理解和处理视觉信息，从而实现自动识别图像内容的能力，这对于提高自动化水平、增强用户体验具有重要意义。 首先，让我们来了解一下机器学习在...
【机器学习】大模型驱动少样本学习在图像识别中的应用
在人工智能的浪潮中，机器学习技术的快速发展为我们带来了前所未有的机遇。其中，数据作为训练模型的关键因素，其获取成本却往往成为制约技术进步的瓶颈。特别是在图像识别领域，标注数据的获取尤为昂贵和耗时。然而，少样本学习（Few-Shot Learning）的提出，为我们打开了一扇新的大门，即使在有限的数据下，模型也能展现出强大的学习和泛化能力。本文将深入探讨大模型在少样本学习中的应用，并展望其在图像识....
【机器学习】卷积神经（CNN）在图像识别中的革命性应用：自动驾驶的崛起
随着人工智能和深度学习技术的蓬勃发展，图像识别领域正经历着前所未有的变革。其中，卷积神经网络（CNN）以其独特的优势，在图像识别领域取得了显著成果，并广泛应用于自动驾驶汽车中的物体检测和识别。本文将深入探讨CNN在图像识别中的应用，并辅以代码实例，以期为读者提供更为直观的理解。 一、卷积神经网络（CNN）的基本原理 CNN是一种特殊类型的深度前馈神经网络，特别适用于处理...
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