【大模型入门系列6】Qwen模型微调实战
本文介绍了使用开源框架LLaMA Factory进行大模型微调的技术学习过程，包括环境搭建、数据准备、模型选择、微调、评估及最终的模型导出与测试。通过阿里云PAI提供的DSW环境，以Qwen1.5-0.5B模型为例，展示了如何利用Web UI界面零代码完成模型微调，并通过对比微调前后模型的性能，验证了微调效果。
智能化AI工具-语言翻译与本地化
在全球化发展的背景下，语言翻译与本地化需求日益增长。无论是跨境电商、国际合作，还是本地化应用开发，都需要高效、准确的翻译解决方案。阿里云通义千问作为一款强大的大语言模型，不仅具备出色的自然语言理解能力，还能够在多语言翻译和本地化场景中发挥重要作用。本博客将详细介绍如何基于阿里云通义千问开发语言翻译与本地化工具，包括产品介绍、程序代码以及阿里云相关产品的具体使用流程。
基于阿里云通义千问开发编程辅助与代码生成工具
随着软件开发需求的增加，编程辅助与代码生成工具成为开发者提高效率的利器。这类工具能够根据用户描述生成代码片段、协助调试、生成自动化脚本等，大大减少重复性劳动。阿里云通义千问作为一款先进的大语言模型，具备强大的自然语言处理和代码生成能力，非常适合用于开发这样的工具。
基于阿里云通义千问开发智能写作助手
现代办公中，撰写邮件、会议记录、报告等任务耗费大量时间。一个智能写作助手能显著提升效率，帮助用户快速生成高质量的文本内容。阿里云通义千问作为阿里巴巴推出的强大大语言模型（LLM），具备出色的自然语言理解与生成能力，非常适合用于开发智能写作工具。本博客将介绍如何基于通义千问构建一个智能写作助手，实现高效的内容生成和编辑功能。
基于阿里云通义千问开发智能客服与问答系统
在企业的数字化转型过程中，智能客服系统已成为提高客户满意度和降低运营成本的重要手段。阿里云的通义千问作为一款强大的大语言模型，具有自然语言理解、对话生成、知识检索等能力，非常适合用来开发智能客服与问答系统。
通过本博客，我们将演示如何基于阿里云的通义千问模型，结合阿里云相关产品如函数计算（FC）、API网关、RDS等，搭建一个功能齐全的智能客服系统。
Big data Doc Analyze
本文介绍了文本分析的基本概念、应用场景及技术细节，涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据的概述，重点探讨了中文分词工具如jieba、SnowNLP等，以及中文关键词提取和相似度计算的方法，最后提出了文本分析的架构图和实施步骤，强调了NLP在文本数据处理中的重要性和应用前景。
从本地部署到企业级服务：十种主流LLM推理框架的技术介绍与对比
本文深入探讨了十种主流的大语言模型（LLM）服务引擎和工具，涵盖从轻量级本地部署到高性能企业级解决方案，详细分析了它们的技术特点、优势及局限性，旨在为研究人员和工程团队提供适合不同应用场景的技术方案。内容涉及WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM、LightLLM、OpenLLM、HuggingFace TGI、GPT4ALL、llama.cpp及Triton Inference Server与TensorRT-LLM等。
揭秘AI：深度学习的奥秘与实践
本文将深入浅出地探讨人工智能中的一个重要分支——深度学习。我们将从基础概念出发，逐步揭示深度学习的原理和工作机制。通过生动的比喻和实际代码示例，本文旨在帮助初学者理解并应用深度学习技术，开启AI之旅。
深入浅出深度学习：从理论到实践的探索之旅
在人工智能的璀璨星空中，深度学习如同一颗耀眼的新星，以其强大的数据处理能力引领着技术革新的浪潮。本文将带您走进深度学习的核心概念，揭示其背后的数学原理，并通过实际案例展示如何应用深度学习模型解决现实世界的问题。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，这篇文章都将为您提供宝贵的知识和启发。