AI重塑千行百业,华为云发布盘古大模型3.0和昇腾AI云服务

【中国,东莞,2023年7月7日】华为开发者大会2023(Cloud)7月7日在中国东莞正式揭开帷幕,并同时在全球10余个国家、中国30多个城市设有分会场,邀请全球开发者共聚一堂,就AI浪潮之下的产业新机会和技术新实践开展交流分享。 在7日下午举行的大会主题演讲中,华为常务董事、华为云CEO张平安重

10个安全问题带你了解OWASP 定义的大模型应用

摘要:OWASP 的一群研究人员,总结目前大模型中可能存在的TOP10安全风险,很好的揭示了我们在大模型应用中需要防护的目标,以及如何采取相应的防护措施。 本文分享自华为云社区《OWASP 定义的大模型应用最常见的10个关键安全问题》,作者:Uncle_Tom。 1. OWASP Top 10 fo

从大数据到AI,华为云存储加速企业大模型快速应用

摘要:AI与大数据算法不断发展,在生产中的应用也越来越广,而应用的场景除了对算法,软件架构要求越来越高外,也对底层IaaS(基础设施即服务)提出了新的挑战。 AI与大数据算法不断发展,在生产中的应用也越来越广,而应用的场景除了对算法,软件架构要求越来越高外,也对底层IaaS(基础设施即服务)提出了新

高性能网络设计秘笈:深入剖析Linux网络IO与epoll

本文介绍了网络IO模型,引入了epoll作为Linux系统中高性能网络编程的核心工具。通过分析epoll的特点与优势,并给出使用epoll的注意事项和实践技巧,该文章为读者提供了宝贵的指导。

RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型

近年来,基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地,因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR

基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型

基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型,该模型用于搜索的排序阶段,对召回的结果进行重新排序的作用。

PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力

华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务,为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。

【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布

我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果,但在语义相似度任务上,表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。

【OpenAI】私有框架代码生成实践

OpenAI提供的ChatGPT/GPT-4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码,然而在实际应用中,我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据,且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上,OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

C端用户体验度量实战篇-京东快递小程序体验度量全面升级

本文通过介绍体验度量模型升级研究过程、研究方法及研究结果等内容,结合实际C端产品应用,观测新模型运行周期的表现,验证了其在高速发展的业务形态和日益变化的用户需求上的适用性和有效性。

分库表数据倾斜的处理让我联想到了AKF模型

1 背景 最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。 这张表情况如下: 1、拆分了多个库多张表 2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分 由于库表拆分按照商户编码,有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家,这样就造成了严重的数据倾斜。 在增加字段的时候尝试多种办法,执行多次都添加

快来玩AI画图!StableDiffusion模型搭建与使用入门~

前言 最近AI很火🔥,先是AI画图,然后就ChatGPT,后者我已经用了一段时间了,用来写作文挺不错的,但OpenAI屏蔽了中国IP,加上用户太多啥的,用起来没那么爽,但没办法全球只此一家,只能捏着鼻子用。而AI画图就不一样了,全是开源的,自己部署一下可以玩个爽~ 正好我们这有台2080Ti的工作

项目完成小结:使用Blazor和gRPC开发大模型客户端

## 前言 先介绍下这个项目。 最近我一直在探索大语言模型,根据不同场景训练了好几个模型,为了让用户测试使用,需要开发前端。 这时候,用 Gradio 搭建的前端是不太够的,虽说 GitHub 上也有一堆开源的 ChatGPT 前端,但我看了一圈,并没有找到便于二次开发定制的,再一想,这么简单的功能

Meta AI 开源万物可分割 AI 模型(SAM)

4 月 6 日,根据 Meta AI 官方博客,Meta AI 宣布推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model(SAM,分割一切模型)。据介绍,该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割,而且万物皆可识别和一键抠图。

探索Java通信面试的奥秘:揭秘IO模型、选择器和网络协议,了解面试中的必备知识点!

通过深入探索Java通信面试的奥秘,我们将揭秘Java中的三种I/O模型(BIO、NIO和AIO)、选择器(select、poll和epoll)以及网络协议(如HTTP和HTTPS),帮助您了解在面试中必备的知识点。这些知识点对于网络编程和系统安全方面的求职者来说至关重要,掌握它们将为您的职业发展打下坚实的基础!

「硬核」实操如何拥有一个自己的数字人模型

本文大致分为三个章节: 第一部分会介绍常用技术以及简介,以及自己用到构建一个自己虚拟数字人用到的3D引擎和三维软件 第二部分会详细描述生成细节,通过照片建模,创建模型,添加细节,添加表情,优化效果,接入场景,最终效果 第三部分总结本篇内容

保姆级教程:用GPU云主机搭建AI大语言模型并用Flask封装成API,实现用户与模型对话

在本文中,我们将以chatglm-6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程,并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

LM Studio + open-webui 快速本地部署大语言模型

目录一、前言二、环境准备三、安装设置四、下载模型并运行五、配置 open-webui写在结尾 一、前言 自 OpenAi 发布 ChatGPT 对话性大语言模型,AI 这两年发展迎来爆发,国内外也衍生了大量的语言模型开放给公众使用。为了可以让更多人接触到AI,让本地化部署更加轻便快捷,于是就有了Ol

如何将文本转换为向量?(方法三)

​ 文本转换为向量有多种方式: 方法一:通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量(推荐) 方法二:通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量 方法三:通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量 方法四:通过百川智能向量化模型将文本转换为向量 本文

算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介

1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入