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。
【机器学习】大模型驱动下的医疗诊断应用
一、引言 医疗诊断是医疗过程中至关重要的环节，准确的诊断对于患者的治疗和康复起着决定性的作用。传统的医疗诊断主要依赖医生的经验和专业知识，但随着医疗数据的爆炸式增长和机器学习技术的不断进步，机器学习在医疗诊断中的应用逐渐成为研究热点。大模型的出现更是为机器学习在医疗领域的深入应用提供了强大的支持，使得医疗诊断更加准确、高效和智能化。在传统的医疗诊断中，医生依赖于患者的症状描述、...
【机器学习】大模型环境下的应用：计算机视觉的探索与实践
引言 随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升，机器学习（Machine Learning，ML）在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域的应用日益广泛。特别是大模型（Large Models）如深度卷积神经网络（CNN）的出现，极大地推动了图像识别、目标检测、图像生成等任务的性能和效果。本文将深入探讨机器学习与大模型在计算机视觉中的应用，结合代码示例，展示其在实...
【机器学习】大模型驱动少样本学习在图像识别中的应用
在人工智能的浪潮中，机器学习技术的快速发展为我们带来了前所未有的机遇。其中，数据作为训练模型的关键因素，其获取成本却往往成为制约技术进步的瓶颈。特别是在图像识别领域，标注数据的获取尤为昂贵和耗时。然而，少样本学习（Few-Shot Learning）的提出，为我们打开了一扇新的大门，即使在有限的数据下，模型也能展现出强大的学习和泛化能力。本文将深入探讨大模型在少样本学习中的应用，并展望其在图像识....
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