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。
【自然语言处理】TF-IDF算法在人工智能方面的应用，附带代码
TF-IDF算法在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）和信息检索中，被广泛用于特征提取和文本表示。以下是一个使用Python的scikit-learn库实现TF-IDF算法的简单示例，并展示如何将其应用于文本数据。 首先，确保你已经安装了scikit-learn库。如果没有，可以通过pip进行安装： ...
【自然语言处理】python之人工智能应用篇——文本生成技术
文本生成是指使用自然语言处理技术，基于给定的上下文或主题自动生成人类可读的文本。这种技术可以应用于各种领域，如自动写作、聊天机器人、新闻生成、广告文案创作等。 一、文本生成技术的核心要素包括： 1. 预训练模型 概述：预训练模型是文本生成的基础，这些模型通常在大规模数据集上进行训练，以学习语言的通用表示。 应用：通过...
智能时代的桥梁：自然语言处理技术在人工智能中的应用
在人工智能的广阔领域中，自然语言处理（NLP）扮演着至关重要的角色。它不仅是计算机科学和语言学的交叉学科，更是实现人机交互的重要技术。从语音识别到机器翻译，从情感分析到智能对话系统，NLP的应用正逐渐渗透至我们生活的每一个角落。 理解NLP的基本原理是探索其应用的前提。NLP依赖于算法和统计模型来分析、理解和生成...
介绍Python在自然语言处理和人工智能领域的应用
自然语言处理与人工智能是当今科技领域中备受关注的热门话题。随着互联网的快速发展和大数据的普及，人们对于能够理解和处理自然语言的需求也日益增加。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在自然语言处理和人工智能领域得到了广泛应用。首先，文本处理是自然语言处理中的基础任务之一。Python提供了许多用于文本处理的库，其中最常用的是NLT...
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