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- 什么是开发者平台-边缘函数核心功能 我们提供了易上手的开发者工具,丰富的编程语言生态,符合W3C标准的Service Worker API、Streams API、Web Crypto,以及可读可写、全球同步的边缘存储。 从而帮助企业网站在边缘节点上完成自定义鉴权、访问控制、内容改写、内容生成以及AB测试。 对比传统CDN处理流程,开发者平台在边缘节点直接处理客户的动态请求,大大减少了CDN回源的次数,分担了中心源站的计算和存储压力。
- Llama2-Chinese-13B-Chat由于Llama2模型在原始状态下对中文的支持相对较弱,开发者特别采用了一套中文指令集来进行微调,以增强其处理中文对话的能力。目前,这个中文微调参数模型提供了7B和13B两种不同规模的参数大小版本。使用场景基于中文指令数据集对Llama2-Chat模型进行了微调,使得Llama2-Chinese-13B-Chat具备更强的中文对话能力。评测效果从通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理等不同方面提问大模型,均取得不错的效果。
- SDK参考各语言SDK下载及使用支持语言SDK附件Javapg-java-sdk.zip(v1.0.0)Gopg-go-sdk.zip(v1.0.0)
- SDK参考各语言SDK下载及使用支持语言SDK附件Javasqlserver-java-sdk.zip(v1.0.0)Gosqlserver-go-sdk.zip(v1.0.0)
- Qwen-VL-Chat模型简介Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 Qwen-VL系列的基础上,使用对齐机制打造的视觉AI助手,该模型有更优秀的中文指令跟随,支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。使用场景Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,可以完成多种视觉语言任务,被应用于视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面。
- 云数据库ClickHouse安全白皮书云数据库ClickHouse支持标准SQL查询语言,并提供了各种强大的功能和灵活的数据处理选项,使用户能够快速分析大规模数据集。无论是在数据仓库、日志分析、实时报表还是大数据分析等领域,云数据库ClickHouse都是一个强大而可靠的选择。 为了保障操作安全、数据安全及服务运行安全,支撑客户安全有序开展业务活动,天翼云禁止运维人员删除资源时同时删除实例和备份数据,禁止运维人员未经客户书面授权,接入客户数据库实例,禁止运维人员对客户数据进行处理和转移。
- Qwen-VL-Chat模型简介 Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 Qwen-VL系列的基础上,使用对齐机制打造的视觉AI助手,该模型有更优秀的中文指令跟随,支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。 使用场景 Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,可以完成多种视觉语言任务,被应用于视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面。
- Chinese-Alpaca-2-13B此外,该模型支持处理长达4K的文本上下文,并且可以通过先进的NTK或其他技术手段进一步扩展到处理超过18K的文本上下文。使用场景Chinese-Alpaca-2-13B特别针对中文问答和对话任务进行了深度优化,旨在更好地适应中文使用者的语言习惯、偏好及需求。因此,它广泛适用于多种指令理解应用场景,包括但不限于:问答系统、写作辅助、聊天机器人、交互式应用。
- 与RabbitMQ、RocketMQ的差异跨语言支持 支持多语言的客户端 采用Scala和Java编写,支持多种语言的客户端。 采用Erlang编写,支持多种语言的客户端。 流量控制 待规划 支持client和user级别,通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法,是内部被动触发的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。
- 与Kafka、RocketMQ的差异跨语言支持 支持多语言的客户端 采用Scala和Java编写,支持多种语言的客户端。 采用Erlang编写,支持多种语言的客户端。 流量控制 待规划 支持client和user级别,通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法,是内部被动触发的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。
- 与Kafka、RabbitMQ专享版的差异跨语言支持支持多语言的客户端采用Scala和Java编写,支持多种语言的客户端。采用Erlang编写,支持多种语言的客户端。流量控制待规划支持client和user级别,通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法,是内部被动触发的保护机制,作用于生产者层面。消息顺序性单队列(queue)内有序支持单分区(partition)级别的顺序性。不支持。需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合,才能实现消息有序。
- 连接方式介绍程序代码连接 介绍使用通过Go语言连接实例、通过Java语言连接实例、通过Python语言连接实例连接GeminiDB Influx实例的方法和示例。 -
- Baichuan2-Turbo模型简介Baichuan-Turbo系列模型是百川智能推出的大语言模型,采用搜索增强技术实现大模型与领域知识、全网知识的全面链接。使用场景支持多轮对话、内容生成、文章摘要、知识问答、代码生成、指令跟随、数学与逻辑推理等多元化场景。技术亮点Baichuan2-Turbo模型采用万亿级Tokens的高质量语料训练,实现了显著的性能提升和更广泛的应用场景适应性。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。
- Baichuan2-Turbo模型简介 Baichuan-Turbo系列模型是百川智能推出的大语言模型,采用搜索增强技术实现大模型与领域知识、全网知识的全面链接。 使用场景 支持多轮对话、内容生成、文章摘要、知识问答、代码生成、指令跟随、数学与逻辑推理等多元化场景。 技术亮点 Baichuan2-Turbo模型采用万亿级Tokens的高质量语料训练,实现了显著的性能提升和更广泛的应用场景适应性。 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。
- SDK下载及使用说明各语言SDK下载及使用支持语言SDK附件Javactyun-ctgkafka-java-sdk-v1.0.1.zipGoctyun-ctgkafka-go-sdk-v1.0.1.zip说明由于运行环境的多样性,部分接口在某些特定配置下可能存在适配差异,我们的技术团队将持续优化兼容性。如有问题,可提单咨询。
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