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。
探索机器学习在金融领域的创新应用
在数字化时代，机器学习技术已成为推动金融行业创新的重要力量。通过复杂的算法和模型，机器学习能够从庞大的数据集中提取有价值的信息，为金融决策提供支持。以下是一些机器学习在金融领域中的主要应用。 首先，风险评估是金融行业的核心任务之一。传统的风险评估方法往往依赖于经验和直觉，而机器学习技术可以通过历史数据分析，自动识...
探索机器学习在金融领域的创新应用
随着大数据时代的到来，机器学习作为人工智能的一个分支，已经在金融领域展现出了巨大的潜力和价值。金融机构正在利用机器学习技术改进服务、增强决策能力并降低风险。 一、机器学习基础机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策的技术。它通常分为三大类：监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习涉及到使用带有标签的训练数据来预测结果；非监...
探索机器学习在金融领域的创新应用
在当今数据驱动的时代，金融行业正经历着前所未有的转型。机器学习，作为一种能够从大量数据中学习和预测的智能技术，正在逐步改变金融领域的面貌。本文将深入分析机器学习在金融服务中的多种应用，并探讨其未来的发展趋势。 首先，算法交易是机器学习影响最为显著的领域之一。通过构建复杂的数学模型和利用历史数据进行训练，机器学习算...
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