2024-05-15
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Modelscope结合α-UMi:基于Modelscope的多模型协作Agent

基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。

2024-05-15
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通义千问API:让大模型写代码和跑代码

基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。

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2024-05-15
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通义千问API:用4行代码对话大模型

本章将通过一个简单的例子,让你快速进入到通义千问大模型应用开发的世界。

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2024-05-15
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通义千问API:让大模型使用各种工具

本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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2024-05-15
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通义千问API:找出两篇文章的不同

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

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2024-05-15
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Serverless与Websocket的聊天工具

本文以阿里云函数计算为例,通过API网关触发器实现一个基于Websocket的聊天工具。

2024-05-15
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用手机写代码:基于Serverless的在线编程能力探索

本文通过“Serverless角度”,实现简单的Python语言的在线编程能力,并对其进行进一步探索。

2024-05-15
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20行代码:Serverless架构下用Python轻松搞定图像分类和预测

本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。

2024-05-15
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利用CEN-TR实现企业级云上网络架构最佳实践

随着云计算的普及,越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上,实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比,传统企业的云下IT规模较大,有比较沉重历史包袱重,以及各种行业安全规范的约束,所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求,仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构,本文主要针对企业客户在云上的南北向流量(访问internet/被internet用户访问)和东西向流量(企业内部VPC互访)的互访、安全、管理等多方面需求,利用CEN-TR(云企业网企业版)实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。

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