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- 使用Elasticsearch实例向量检索功能增强搜索能力通过将文本、图像等数据转换为向量表示,基于向量之间的距离进行搜索,适合自然语言处理、推荐系统和计算机视觉等复杂场景。 天翼云云搜索服务开通的Elasticsearch 支持通过近似最近邻(ANN)搜索算法实现高效的向量索引结构,使得在处理大规模数据集时依然能保持高效的查询速度和准确性。 前提条件 已开通天翼云云搜索服务 Elasticsearch 集群。 Elasticsearch 版本支持KNN向量检索功能(当前版本默认支持)。
- Baichuan2-7B通过监督预训练和强化学习从人类反馈中获得的方法,Baichuan 2实现了模型对齐,获得了Baichuan 2-7B-Chat和Baichu...自然语言处理任务中的性能。声明与协议声明百川智能的开发团队并未基于 Baichuan 2 模型开发任何应用,无论是在 iOS、Android、网页或任何其他平台。强烈呼吁所有使用者,不要利用 Baichuan 2 模型进行任何危害国家社会安全或违法的活动。
- 使用ECI快速部署Tensorflow它支持多种编程语言,包括Python和C++,并且可以在各种硬件平台上运行,包括CPU、GPU和TPU。TensorFlow已经成为机器学习和深度学习领域最受欢迎的框架之一,被广泛应用于各种领域,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。准备工作准备训练数据和容器镜像。训练数据:本文以Github的一个TensorFlow训练任务为例。容器镜像:在最佳实践中,已准备好适用的示例镜像,示例镜像已上传到天翼云容器镜像仓库中。创建镜像缓存。
- 基于Dify和OpenSearch快速搭建知识库问答RAG应用Dify作为一个低代码平台,将AI的强大能力整合到日常的数据流和工作流中,旨在帮助用户简化和自动化各种业务和数据处理任务。开源Dify可以将天翼云云搜索服务的OpenSearch作为向量数据库和全文检索库,通过接入外部模型的方式低代码、低成本、快速地的完成知识库问答的RAG应用。RAG(Retriever-augmented Generation)是一种结合了信息检索和生成的自然语言处理(NLP)技术,特别适用于需要从大量数据中检索信息并生成自然语言文本的场景。
- DeepSeek-V3模型简介 DeepSeek-V3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合(MoE)语言模型,共有671B参数,在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,继承了DeepSeek-V2模型的优势,并在性能、效率和功能上进行了显著提升。 使用场景 DeepSeek-V3模型适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、文本摘要等,能够生成高质量的语言内容并支持多语言对话。
- DeepSeek-V3模型简介DeepSeek-V3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合(MoE)语言模型,共有671B参数,在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,继承了DeepSeek-V2模型的优势,并在性能、效率和功能上进行了显著提升。使用场景DeepSeek-V3模型适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、文本摘要等,能够生成高质量的语言内容并支持多语言对话。
- DeepSeek-R1通过这些技术亮点,DeepSeek-R1在自然语言处理领域展现了强大的竞争力和应用潜力。版本列表版本列表版本说明DeepSeek-R1DeepSeek-R1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型,在多个NLP基准测试中表现出色,具备较强的泛化能力和适应性。
- Qwen-7B-ChatQwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时,在Qwen-7B的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。使用场景Qwen系列模型的开发和开源为自然语言处理领域带来了新的可能性,尤其是在需要处理大量数据和复杂语言任务的场景中。主要使用场景包括对话系统、文本生成以及内容创作等。
- DeepSeek-R1通过这些技术亮点,DeepSeek-R1在自然语言处理领域展现了强大的竞争力和应用潜力。 版本列表 版本列表 版本说明 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型,在多个NLP基准测试中表现出色,具备较强的泛化能力和适应性。
- 基于RAGFlow+OpenSearch+Deepseek快速搭建知识库问答RAG应用它为企业级用户提供了一套端到端的 RAG 解决方案,通过结合大语言模型(LLM) 的能力,实现对多样化复杂格式数据的精准解析与知识检索,为用户提供依据充分、真实可靠的问答服务,并确保所有回答均附带可追溯的引用来源。RAG(Retriever-augmented Generation)是一种结合了信息检索和生成的自然语言处理(NLP)技术,特别适用于需要从大量数据中检索信息并生成自然语言文本的场景。它在处理复杂任务时能够提升生成模型的性能,尤其是在模型缺乏足够上下文或知识的情况下。
- GPU加速/AI加速云主机寒武纪计算加速型 PCH1型云主机 PCH1型寒武纪计算加速型云主机采用专为AI推理打造的MLU370-S4加速卡,国产X86架构海光CPU...自然语言处理等高度多样化的人工智能应用,帮助AI推理平台实现超高密度。
- DeepSeek模型调用-快捷版DeepSeek-V3:适合需要快速响应和高性价比的通用自然语言处理任务,如智能客服、内容生成等。响应时间相对短。手动验证key的可用性下列请求为DeepSeek-R1-升腾版请求样例,如果正常返回deepseek回答,代表没有问题。
- DeepSeek模型调用-快捷版DeepSeek-V3:适合需要快速响应和高性价比的通用自然语言处理任务,如智能客服、内容生成等。响应时间相对短。手动验证key的可用性下列请求为DeepSeek-R1-升腾版请求样例,如果正常返回deepseek回答,代表没有问题。
- NVIDIA GPU云主机规格名称 vCPU 内存(GB) GPU 显存(GB) 虚拟化类型 pi2.2xlarge.4 8 32 1×T4 1×16GB K...自然语言处理等场景。也可以支持轻量级训练场景。
- DeepSeek模型调用-专业版DeepSeek-V3:适合需要快速响应和高性价比的通用自然语言处理任务,如智能客服、内容生成等。响应时间相对短。手动验证key的可用性下列请求为DeepSeek-R1-升腾版请求样例,如果正常返回deepseek回答,代表没有问题。
- DeepSeek模型调用-专业版DeepSeek-V3:适合需要快速响应和高性价比的通用自然语言处理任务,如智能客服、内容生成等。响应时间相对短。手动验证key的可用性下列请求为DeepSeek-R1-升腾版请求样例,如果正常返回deepseek回答,代表没有问题。
- CodeLlama-34B-Instruct从本质上讲,Code Llama 强化了其编码功能,使其能够更精准地响应代码生成和自然语言提示相关的需求。它不仅能够根据自然语言提示生成代码,还能对代码进行描述(例如,“生成一个输出斐波那契数列的函数”),甚至可以辅助代码完成和调试工作。CodeLlama 支持当今广泛使用的多种编程语言,包括但不限于Python、C++、Java、PHP、TypeScript(作为JavaScript的超集)、C#以及Bash等。这种广泛的语言支持使得Code Llama在多种编程环境中都能发挥重要作用。
- Llama3-70B-Instruct模型简介 Llama3-70B-Instruct是Meta开发并发布的Llama3系列中规模为700亿参数的大型语言模型(LLM),指令调优模型针对对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 使用场景 Llama3的预期用例是英语语境下的商业和研究。指令调优模型适用于类似助手的聊天,而预训练模型可以适应各种自然语言生成任务。Llama3可供各种规模的个人、创作者、研究人员和企业使用。 超出范围:以任何违反适用法律或法规(包括贸易合规法)的方式使用。
- Llama3-70B-Instruct模型简介Llama3-70B-Instruct是Meta开发并发布的Llama3系列中规模为700亿参数的大型语言模型(LLM),指令调优模型针对对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。使用场景Llama3的预期用例是英语语境下的商业和研究。指令调优模型适用于类似助手的聊天,而预训练模型可以适应各种自然语言生成任务。Llama3可供各种规模的个人、创作者、研究人员和企业使用。超出范围:以任何违反适用法律或法规(包括贸易合规法)的方式使用。
- Qwen2.5-72B-Instruct模型简介Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型,参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.5-72B-Instruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。使用场景Qwen2.5 系列模型在自然语言理解、文本生成、编程能力、数学能力等方面都有显著提升。可以应用于聊天机器人和虚拟助手、内容创作和编辑、教育和学习辅助、编程辅助、数学问题解决等多种场景。
- 在科研助手使用DeepSeek进行科研服务该模型使用强化学习技术进行后训练,专注于提升在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上的表现。 DeepSeek-R1 在需要逻辑推理、思维链推理和实时决策的任务中表现出色,如解决高级数学问题、生成复杂代码、解析复杂科学问题等。在类似Codeforces的挑战场景中获得了2029 Elo评分;在复杂推理基准测试中,表现与OpenAI的o1模型相当。尽管总共有6710亿的庞大参数,但每次前向传递时仅激活370亿个参数,比大多数大模型更加高效的利用资源。
- Qwen2.5-72B-Instruct模型简介 Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型,参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.5-72B-Instruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。 使用场景 Qwen2.5 系列模型在自然语言理解、文本生成、编程能力、数学能力等方面都有显著提升。可以应用于聊天机器人和虚拟助手、内容创作和编辑、教育和学习辅助、编程辅助、数学问题解决等多种场景。
- 快速部署DeepSeek的最佳实践简介 DeepSeek 是一款基于 Transformer 架构的大型语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,能够处理多种复杂的语言任务。自发布以来,DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速赢得了业界的关注和认可。 目前,智能边缘云ECX已经适配DeepSeek-R1系列模型,包括1.5B、7B、8B、14B、32B及70B版本。 接下来将详细介绍如何在ECX上快速部署DeepSeek系列模型并使用Ollama运行。
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