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。
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。
人工智能在医疗领域的革命性应用
在人类历史的长河中，医疗技术的进步始终伴随着科技的革命。如今，人工智能（AI）作为当代科技发展的前沿领域，正以其独特的优势重塑着医疗行业的未来。AI在医疗领域的应用不仅能够提高诊疗的准确性，还能优化资源分配，降低医疗成本，实现个性化医疗服务，从而为全球公共健康事业带来前所...
人工智能在医疗领域的革命性应用
人工智能（AI）正在医疗领域引发一场革命。从诊断疾病到制定治疗方案，再到预测疾病风险，AI的应用正在改变我们对健康和疾病的理解。 首先，AI正在提高诊断的准确性。通过深度学习和图像识别技术，AI可以帮助医生更准确地识别和诊断疾病。例如，AI可以通过分析医学影像，如X光片和MRI...
人工智能在医疗领域的革命性应用与挑战
人工智能（AI）技术的快速发展正在深刻改变着各行各业，其中医疗领域是一个备受关注的焦点。随着医疗数据的不断增长和医学知识的积累，传统医疗模式已经面临着诊断精准性、效率和成本等方面的挑战。而人工智能技术的应用为医疗领域带来了新的希望和机遇。首先，人工智能在医疗诊断方面展现出了巨大的潜力。利用深度学习算法和大数据分析，...
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