AI集成工具平台一站式体验，零门槛使用国内外主流大模型
几十种AI大模型，欢迎体验
开源模型应用落地-LangChain高阶-智能体探究-agent类型（一）
智能体入门，学习前三种agent类型，学习前三种agent类型，包括ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION/CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION/CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
如何利用AI大模型设计电机本体？
AI在电机本体设计中的应用正逐渐成为提升设计效率、优化性能和降低成本的重要手段。通过深度学习、机器学习、计算机辅助设计（CAD）和仿真技术的结合，AI能够帮助工程师更快速准确地完成电机的设计与优化工作。以下是AI在电机本体设计中的一些关键应用方向：1. **参数优化**：AI可以分析大量历史数据和模
LLM推理引擎怎么选？TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM
有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。
差分隐私与联邦学习安全原理与代码实战案例讲解
差分隐私与联邦学习安全原理与代码实战案例讲解1.背景介绍在大数据和人工智能的时代，数据隐私和安全性成为了至关重要的问题。传统的数据处理方法往往需要集中化的数据存储和处理，这带来了数据泄露和隐私侵犯的风险。为了应对这些挑战，差分隐私和联邦学习作为两种新兴的技术，提供了有效的解决
强得离谱，AI音乐的 Stable Diffusion: MusicGen
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。Meta 推出了一个基于深度学习的AI音频处理库 AudioCraft，其中包含了
【AI大数据与人工智能】Spark SQL 原理与代码实例讲解
在大数据时代，数据处理和分析成为了一项关键的任务。Apache Spark 作为一个开源的大数据处理框架,凭借其高效的内存计算能力和通用性,已经成为了大数据领域中最受欢迎的技术之一。Spark SQL 作为 Spark 的一个重要模块,为结构化数据处理提供了强大的功能支持。Spark SQL 不仅支
【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架
随着人工智能技术的快速发展，特别是自然语言处理和大模型技术的突破，基于大模型的Agent（代理）技术正在成为人工智能应用的新热点。Agent技术旨在创建能够自主执行任务、与人交互的智能软件系统，在客户服务、个人助理、智能教育等领域具有广阔的应用前景。本文将深入探讨基于大模型的Agent技术框架，阐述
毕业设计：基于深度学习的图像去噪算法 人工智能
毕业设计：基于深度学习的图像去噪算法通过深度学习模型的训练和优化，能够准确还原图像的真实信息，并有效去除图像中的噪声。本研究为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提
AI：175-使用Python进行深度学习模型的训练和部署
我们将使用MNIST数据集，这是一个手写数字识别的标准数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文详细介绍了如何使用Python进行深度学习模型的训练和部署。通过实战案例，我们展示了从数据预处理、模型构建、训练、优化到部署的整个过程。同时，我
PyTorch中的多进程并行处理
这篇文章我们将介绍如何利用torch.multiprocessing模块，在PyTorch中实现高效的多进程处理。
Kafka Producer原理与代码实例讲解
Kafka Producer原理与代码实例讲解1.背景介绍Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛应用于实时数据流处理、日志收集、事件源系统等场景。Kafka 的核心组件之一是 Producer，它负责将数据发布到 Kafka 主题中。理解 Kafka Pro
人工智能--循环神经网络
循环神经网络是一类具有反馈连接的神经网络，能够处理任意长度的序列数据，通过在隐藏层中引入循环连接，使得网络能够记住过去的信息，并将其用于当前的计算。
2024年6月后2周重要的大语言模型论文总结：LLM进展、微调、推理和对齐
本文总结了2024年6月后两周发表的一些最重要的大语言模型论文。这些论文涵盖了塑造下一代语言模型的各种主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。
stable diffusion无限贴近真人的调教方法，助力AI变现（下）
做漫画效果时，看用户想要哪种效果：1、完全根据原图画面来出，则直接使用 linear 线稿进行控制即可，现在大部分产品的人转漫画，就是这个方式。2、想用一张真人图参考，最大还原发型，随意变换姿势，可使用 controlnet 的 IP Adapter 模型。但这个方法比较适用于人转漫，如果想出比较写
基于Docker的PyTorch深度学习环境配置（Ubuntu 22.04）
在个人主机上面配置基于docker的pytorch深度学习环境，并配置了pycharm可以直接调用docker中的环境。
Keras深度学习框架实战（6）：使用CNN-RNN架构实现视频分类
视频分类任务是将视频按内容分类的重要计算机视觉任务，常用于推荐系统和安全监控等领域。常使用CNN-RNN混合模型处理视频的空间和时间特征。在UCF101数据集上训练模型，通过预训练CNN提取帧特征，RNN处理时序信息，最终通过全连接层进行分类。实验结果通过准确率评估，模型可用于视频推荐和异常检测。为
【AI开发：音频】一、GPT-SoVITS整合工具包的部署问题解决（GPU版）
目前GPT-SoVITS的合成效果比较不错，相比较其他厂商的产品要规整的多。众多厂家中也是国内使用最多的一款了，并且这个整合包里携带了，除背景音、切割、训练、微调、合成、低成本合成等一些列完整的工具，也可以作为API进行使用。本文中，使用GPT-SoVITS-beta0306fix2说了下在部署过程
开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-WebSocket篇（四）
使用FastAPI提高AI应用程序的开发效率和用户体验,为 AI 模型的部署和交互提供全方位的支持。
RouteLLM：高效LLM路由框架，可以动态选择优化成本与响应质量的平衡
该论文提出了一个新的框架，用于在强模型和弱模型之间进行查询路由选择。通过学习用户偏好数据，预测强模型获胜的概率，并根据成本阈值来决定使用哪种模型处理查询 。该研究主要应用于大规模语言模型（LLMs）的实际部署中，通过智能路由在保证响应质量的前提下显著降低成本。
