文章 2024-11-09 来自:开发者社区

通义千问AI来提高研发效率

以下是我如何借力AI,通义千问AI工具,来提高研发效率的经历: 通义千问简介 通义千问是一种基于人工智能的问答系统,它能够理解自然语言问题,并提供精准的答案。这种系统通常集成了自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和知识图谱等技术,可以在多个领域提供快速、...

文章 2024-10-26 来自:开发者社区

AI在药物研发中还有哪些应用场景呢

AI(人工智能)在药物研发中的应用场景非常广泛,除了之前提到的靶点发现、化合物筛选、药物设计、临床试验设计以及药物固态研发外,还包括以下几个方面: 一、疾病机理研究 AI技术可以通过分析海量的生物医学数据,揭示疾病的发病机理,为新药研发提供理论基础。例如,AI可以识别与疾病相关的基因变...

高性能

AI 编码,码力全开,通义灵码引领研发新范式

本方案提出以通义灵码为核心的智能开发流程。通义灵码在代码生成、注释添加及单元测试方面实现快速生成,云效则作为代码管理和持续集成平台,最终将应用程序部署到函数计算 FC 平台。
技术解决方案背景图
文章 2024-10-26 来自:开发者社区

介绍一下AI在药物研发中的应用。

AI(人工智能)在药物研发中的应用已经取得了显著的进展,它正在逐步改变传统的研发模式,为新药的研发带来了革命性的变化。以下是对AI在药物研发中应用的详细介绍: 一、缩短研发周期 传统的新药研发过程耗时长,通常需要长达10年甚至更久的时间。然而,AI技术的应用显著缩短了这一周期。例如,英...

文章 2024-10-11 来自:开发者社区

2024 年 AI 辅助研发趋势

*概述:随着人工智能技术的持续发展与突破,2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计,从软件开发到材料科学,AI正逐渐渗透到研发的各个环节,变革着传统的研发模式。在这一背景下,AI辅助研发不仅提升了研发效率,降低了成本,更在某种程度上解决了复杂问题&#x...

文章 2024-08-21 来自:开发者社区

就AI 基础设施的演进与挑战问题之通过应用核心概念来优化研发过程的问题如何解决

问题一:如何通过应用核心概念来优化研发过程? 如何通过应用核心概念来优化研发过程? 参考回答: 通过应用这个核心概念,可以高效地聚合研发资产和研发流程,形成一个集中的管理点。这有助于优化资源分配,提高研发效率,同时跟踪和度量研发过程中的关键指标。通过对应用的系统化管理,可以确保研发活动高效、有序地进行。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: ...

文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战

一、引言 5月6日私募基金幻方发布DeepSeek-V2,千亿级模型,每百万Tokens仅需1元-2元。5月15日,字节发布白菜价的豆包大模型,5月21日阿里、百度相机大幅下调甚至免费开放自家商用模型接口,大模型价格战正式打响。而被誉为大模型价格屠夫的“DeepSeek-V2”到底是怎么个事儿,是否可以进行训练和推理,今天我们来展开讲一讲。 二、模型简介 2.1 Deep...

AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用

一、引言 贫富差距的产生是信息差,技术贫富差距的产生亦如此。如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目,学习或工作效率真的可以事半功倍。 今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依...

AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(五):大模型推理服务框架LocalAI一键部署

一、引言 今天开始写大语言模型推理服务框架的第三篇——LocalAI,前两篇见 大语言模型推理服务框架—Ollama 大语言模型推理服务框架—Xinference 这个框架相比于前两篇,如果服务器没办法科学上网,学习和使用难度都要上一个台阶,花了几个小时踩了几个坑,将排坑后的内容分享给大家,如果大家觉得有用的话,希望获得您的关注、收藏、点赞及评论。 二、排...

AI智能体研发之路-工程篇(五):大模型推理服务框架LocalAI一键部署
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署

1.引言 先分享dify项目的github:https://github.com/langgenius/dify “项目由前腾讯云DevOps团队成员创建。我们发现基于OpenAI的API开发GPT应用程序有些麻烦。凭借我们多年在开发者效率工具方面的研发经验,我们希望能够让更多的人使用自然语言开发有趣的应用程序。” dify由10+全职团队和100+社区贡献者共同维护,迭...

AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-工程篇(四):大模型推理服务框架Xinference一键部署

一.引言 上一篇大语言模型推理服务框架—Ollama介绍了Ollama,Ollama以出色的设计一行命令完成推理框架部署,一行命令完成大模型部署,模型的下载不依赖梯子,速度非常快,大幅提升模型部署效率,同时,当有多卡GPU时,Ollama可以自动将模型分片到各个GPU上,博主使用V100显卡(单卡32G显存)部署llama3 70B(预计需要40G显存),自动完成了显存分配。 今...

AI智能体研发之路-工程篇(四):大模型推理服务框架Xinference一键部署

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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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