SiliconFlow（硅基流动）

魔乐社区是什么魔乐社区（Modelers）是天翼云与华为联合推出的AI开发者社区，提供TDMA（工具链、数据集、模型、应用）的托管展示服务和支撑系统。魔乐社区汇聚AI产业链资源，依托理事会成员单位，吸引开发者共同推动AI发展，解决行业难题，促进生态繁荣。社区提供免费算力，方便用户体验AI模型和应用效果。魔乐社区的主要功能模型托管与管理：提供模型库，用户能托管和分享用于自然语言处理、视觉和音频任务的AI模型。数据集托管：托管用在各种AI任务的数据集，包括翻译、语音识别和图像分类等，供训练、评估和测试使用。体验空间：提供机器学习和深度学习算法的应用案例，支持用户在浏览器中直接体验模型的交互式应用程序。Git仓库服务：托管基于Git的仓库，支持用户和组织协作开发模型和代码。工具套件集成：集成openMind Library和openMind Hub Client等工具套件，方便模型开发和管理。如何使用魔乐社区注册和登录：访问魔乐社区官方网站。按照提示完成登录和注册。 获取模型访问模型库，获取平台上所有公开的模型。根据模型标签或任务筛选所需的模型。以PyTorch-NPU/qwen1.5_7b_chat模型为例，筛选或搜索找到模型。点击模型卡片，进入模型详情页，查看模型介绍和操作指导。根据模型详情页的指引，在线体验模型效果或下载模型文件。参考环境安装文档进行详细安装步骤。浏览和使用更多社区资源数据集：访问和下载用于AI训练的数据集。体验空间：用社区提供的在线环境进行模型测试和应用开发。参与社区活动课程和研讨：参与社区提供的课程和研讨交流。竞赛和挑战：参加社区举办的AI竞赛和巅峰挑战。使用工具链：安装和使用社区提供的工具链，进行模型开发和推理。贡献和分享：分享模型和应用：在社区中分享自己的AI模型和应用。反馈和建议：基于社区的帮助中心提供反馈和建议。魔乐社区的应用场景智能客服系统：开发能理解用户查询，提供即时响应的聊天机器人。自动驾驶汽车：基于计算机视觉技术识别道路标志、行人和障碍物，提高驾驶安全性。健康监测应用：分析穿戴设备收集的数据，监测用户健康状况并提供健康建议。个性化推荐系统：在电商网站或流媒体服务中，根据用户行为和偏好推荐商品或内容。智能语音助手：创建能理解和执行语音命令的虚拟助手，如控制智能家居设备。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

Google推出的机器学习和人工智能开源库

昇思MindSpore是由华为自研的一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架，MindSpore提供了友好的设计和高效的执行，旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验，并为Ascend AI处理器提供原生支持，以及软硬件协同优化。

文心智能体平台是什么文心智能体平台（原灵境矩阵）是百度推出的基于文心大模型的智能体构建平台，允许开发者通过零代码或低代码的方式，利用自然语言交互快速创建智能体。该平台旨在降低技术门槛，使得普通用户也能成为智能体开发者，进而推动智能体技术的广泛应用和创新。通过整合百度的搜索、硬件、内容等资源，文心智能体平台为开发者提供了从开发到分发、运营乃至变现的一体化解决方案，致力于打造一个人人可参与、共享收益的智能体生态系统。文心智能体平台的主要功能零代码/低代码开发：提供简便的开发环境，使得即使没有编程背景的用户也能通过自然语言交互创建智能体。多场景应用：支持开发者根据不同的应用场景和需求，打造适合的智能体，如内容创作、学习辅助、商业服务等。百度生态矩阵分发：智能体可以通过百度搜索、小度智能硬件、文心一言等多个平台进行分发，拓宽智能体的应用范围。一体化赋能：实现从开发、分发到运营和变现的全链条服务，帮助开发者更高效地推广和商业化他们的智能体。丰富的开发者社区：汇聚了大量开发者，共同构建了一个活跃的智能体生态圈，促进知识共享和技术交流。商业通路搭建：百度致力于建立一个普惠的商业模式，让每一个开发者和用户都能从智能体生态中获益。智能体多样化：支持创建各种类型的智能体，包括文旅类、知识类、创作类、学习类和娱乐类等。AI原生应用：利用文心大模型的加持，智能体能够提供更加个性化和智能化的服务，满足用户在工作、生活中的多样化需求。如何使用文心智能体平台创建智能体访问文心智能体平台的官网（agents.baidu.com），点击登录输入你的百度账号登录，登录成功后将进入智能体体验中心点击创建智能体，选择创建方式（零代码或低代码）以零代码为例，输入智能体名称和设定，然后点击立即创建等待智能体自动初始化生成，然后可修改基础设置（如名称、简介、指令、开场白、引导示例等）还可以在高级配置设置知识库、数字形象、声音、调用工具等设置完成后点击发布即可文心智能体平台的适用人群开发者：希望通过编程或无代码方式开发智能体的软件工程师和技术人员。创业者：寻找新的商业模式和创新点的创业者，可以利用智能体平台快速实现AI产品原型。企业用户：希望将AI技术应用于商业运营、提升客户服务、优化内部流程的企业。教育工作者和学生：利用智能体进行教学辅助、学习辅导或研究项目的学生和教师。内容创作者：需要智能体辅助内容生成、编辑和发布的作家、记者、博主等。普通用户：对AI技术感兴趣，希望创建个人智能助手来提升生活和工作效率的普通用户。电子商务商家：利用智能体进行24/7在线客服、产品推荐、自动交易等。技术开发爱好者：对AI和机器学习有兴趣，希望通过实践学习技术知识的技术爱好者。

Anakin.ai是什么Anakin.ai 是一个一站式无代码 AI 应用构建平台，用户只需一分钟即可快速创建一个属于自己的 AI 应用，包括内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能 Agent、自动化工作流、自定义 AI 应用等，帮助即使没有编程或技术背景的用户也能够利用AI技术来增强工作效率和创造力。Anakin.ai的主要功能内容生成：用户可以利用平台的AI模型生成文本、图像、视频和语音内容，包括使用GPT系列模型进行文本生成，以及使用Stable Diffusion、DALL·E等模型进行图像创作。预构建应用：Anakin.ai提供了超过1000个预构建的AI应用，覆盖了内容生成、问题回答、文档搜索等多个领域，用户可以直接使用这些应用或根据需要进行定制。自动化工作流：Anakin.ai允许用户创建自动化的工作流程，以简化和加速日常任务。工作流可以集成多种AI模型和外部API，以执行复杂的数据处理和分析任务。自定义AI应用：平台提供了一个无代码的AI应用构建器，用户可以通过简单的拖放界面来创建和定制自己的AI应用，以满足特定的业务需求。智能体（Auto Agents）：用户可以构建智能体来自动执行复杂的任务，Agents可以在配置后自动处理和解决用户指定的任务。批量操作：Anakin.ai支持批量处理功能，用户可以对大量数据执行相同的操作，如内容生成、数据分类、信息提取等。聊天机器人：平台提供了聊天机器人的创建和训练工具，用户可以根据自己的数据训练聊天机器人，并将其部署到现有的工具和服务中Anakin.ai的产品价格免费版：每天免费提供30的使用额度，可访问所有的基本功能、批量运行有限、每次生成仅限1张图像基础版：每月12.9美元（年付折合9.9美元），每月提供9000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像专业版：每月24.9美元（年付折合19.9美元），每月提供19000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像高级版：每月45.9美元（年付折合39.9美元），每月提供39000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像

Windsurf，专业AI编程工具，智能辅助编码，加速软件开发进程。

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机（JVM）为目标，以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发，并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。对于集群和分布式训练，Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成，可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类，该类允许在Java和Scala中进行科学计算，与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库，用于训练和推理。Deeplearning4j可以用于训练模型，这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。