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。
智能化运维：机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
随着信息技术的快速发展，企业对IT系统的依赖程度越来越高，这使得IT系统的稳定性和可靠性变得至关重要。传统的运维方式往往依赖人工经验，难以应对大规模、高复杂度的系统问题。而智能化运维通过引入机器学习等先进技术，能够有效提升运维效率和质量，特别是故障预测与自动化响应方面表现突出。 在故障预测中，机器学习模型可以从历...
智能化运维：机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
随着信息技术的快速发展，企业对IT系统的依赖程度越来越高，这使得IT系统的稳定性和可靠性变得至关重要。传统的运维方式往往依赖人工经验，难以应对大规模、高复杂度的系统问题。而智能化运维通过引入机器学习等先进技术，能够有效提升运维效率和质量，特别是故障预测与自动化响应方面表现突出。 在故障预测中，机器学习模型可以从历...
智能化运维：机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
在信息技术(IT)领域，运维是确保企业日常业务连续性和系统可靠性的关键环节。随着技术的发展，传统的运维方法正逐渐让位给更加智能化的解决方案，尤其是机器学习技术的应用，它为故障预测和自动化响应带来了革命性的进步。 机器学习算法能够处理和分析海量的监控数据，识别出潜在的故障模式，从而在问题发生前预测故障。例如...
智能化运维：机器学习在故障预测中的应用
在当今数字化时代，企业的IT基础设施变得日益复杂，随之而来的是系统运维的挑战也不断升级。传统的运维方式往往依赖于人工经验，不仅耗时耗力，而且对于复杂系统的故障诊断和预防能力有限。随着人工智能技术的成熟，特别是机器学习在数据处理和模式识别方面的强大功能，为智能化运维提供了新的解决方案。 智能化运维的核心在于利用算法...
智能化运维：机器学习在故障预测中的应用
在当今数据驱动的时代，智能化运维已经成为提升IT系统稳定性和效率的关键。机器学习作为一种强大的数据分析工具，其在故障预测领域的应用正逐步改变传统运维的工作模式。通过机器学习算法，我们可以从海量的运维数据中学习到潜在的规律和模式，进而预测和预防潜在的系统故障。 首先，了解机器学习在故障预测中的工作原理至关重要。机器学习算法通常分...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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