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01.写在前面云南数派数据科技有限公司是一家总部位于美丽春城昆明的大模型创新企业，在深圳和昆明双城并立，设立了两个研发中心。我们的旗舰产品——SUPIEDT大模型开发平台，作为一款全生命周期的异构算力大模型开发平台，集一站式企业级大模型开发及服务运行等综合能力于一身。目前，该平台已成功落地全国10家人工智能算力中心，构建起强大的算力网络，能够向客户提供总量超过1000P的算力供应以及数十套大模型的
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。进入模型在线服务页面。在页面，单击。在页面，选择。在页面，配置以下关键参数，其余参数可使用默认配置，更多参数详情请参见。单击。当变为时，表示服务部署成功。获取VPC地址调用的服
老板说，这个项目得上Deepseek,还得再做个知识库…”还有哪个开发者，最近没听到这样的抱怨？Deepseek爆火，推理端的智能提速，算力成本急剧下降，让不少原本不想用大模型，用不起大模型的企业，一夕之间全部拥抱AI，开启了降本增效。在这个过程中，可是当你真正开始调研的时候，就会发现这事儿没那么简单：想用开源的，连基本的问答准确度都难以保证。比如，前不久，我们推出了基于Deepseek 7b+M
本文将深入探讨深度学习中的两个核心环节：训练（Training）和推理（Inference），解析它们的定义、过程、差异以及在实际应用中的重要性。深度学习中的训练（Training）和推理（Inference）是两个核心过程，它们共同构成了机器学习模型从开发到应用的完整生命周期。。在这个过程中，模型参数不断被调整和优化，以最小化预测误差。具体来说，训练涉及到数据的前向传播、损失计算、反向传播和参数
推荐系统已经成为众多实际应用中的关键组成部分，广泛应用于电子商务、视频平台、新闻推送和社交媒体等领域。这些系统通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐内容，从而提升用户体验和平台的商业价值。然而，尽管推荐系统在过去几十年中取得了显著进展，现代系统仍然面临一些根本性的局限性。最突出的是，它们缺乏开放域的世界知识，难以理解用户的潜在动机和偏好。这些不足常常导致推荐效果不理想，尤其是在用户意图隐
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
