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。
人工智能在农业中的应用：智慧农业的未来
人工智能在农业中的应用：智慧农业的未来随着人工智能（AI）技术的快速发展，农业领域也迎来了巨大的变革。人工智能为农业带来了更多的智能化、自动化和高效化的解决方案，从而提升了农业生产力和可持续性。本文将详细介绍人工智能在农业中的应用，涵盖环境配置、依赖安装、数据采集与处理、预测分析、农作物健康监测和实际应用案例等内...
使用eas部署kohya服务
通过EAS，您可以一键部署开源Kohya_ss服务并训练LoRA模型。在AI绘画场景中，您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion（SD）服务，作为辅助模型，以提升SD绘画的效果。
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。
人工智能在农业中的应用非常广泛
人工智能在农业中的应用非常广泛，主要包括以下几个方面： 1. **智能农业管理：** 使用传感器、摄像头等设备收集农田的环境信息，结合人工智能算法分析，实现智能化的农田管理。比如，监测土壤湿度、温度和养分含量，智能灌溉和施肥，以及监测病虫害等。 2. **精准农业：** 利用人工智能算法和大数据技术，对农田进行精细化管理，实现农业生产的...
人工智能在农业中的应用：从数据采集到智能决策
引言随着全球人口的不断增长和气候变化带来的挑战，传统农业面临前所未有的压力。为了解决这些问题，现代农业正在迅速采用先进的技术，其中人工智能（AI）无疑是一个重要的推动力。本文将深入探讨AI在农业中的应用，从数据采集到智能决策，全面展示其在农业领域的巨大潜力。数据采集：从地面到空中农业数...
探索人工智能在农业领域的应用与前景
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。除了常见的领域如医疗、金融和交通等，人工智能在农业领域的应用也备受关注。农业作为人类最基础、最重要的产业之一，其发展对于社会稳定和经济繁荣至关重要。而人工智能技术的引入，为农业带来了新的可能性和机遇。首先，人工智能在农业生产中的应用可以大幅提升生产...
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