Apache MXNet

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免费开源的深度学习框架

收录时间:
2025-04-23
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ChatDev

ChatDev

ChatDev是人工智能公司面壁智能最新推出的基于“大模型+Agent”的智能软件开发平台,用户只需输入自然语言,便能生成和创建可运行的软件。通过该平台,软件开发者和没有编程经验的普通用户可以以极低的成本和门槛高效完成软件开发和创建的工作。开源版本的ChatDev已在GitHub上斩获17K Star。ChatDev的功能特色虚拟软件公司模拟现实世界运行,通过担任不同角色的各种智能体进行运营,包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、代码评审员、测试员、美术设计师等模仿现实世界进行软件开发赋能软件开发的全流程,从需求分析、界面设计,到代码编写、软件测试和应用发布基于大型语言模型(LLM)的易于使用、高度可定制和可扩展的框架,是研究群体智能的理想场景可进行任意类型的软件的编写和开发,如红包雨、计时器、贪吃蛇、吃豆人、单位转换器等各种类型的软件如何使用ChatDev访问ChatDev的官网(chatdev.modelbest.cn),登录或注册账号申请试用申请成功后回到软件创建界面,填写项目名称和软件描述等项目设置等待服务器响应项目生成,ChatDev的智能体会按照需求指令模拟现实世界软件公司的运行软件生成后可直接下载和分享,若对结果不满意,也可以调整和修改以上是SaaS版的使用步骤,若要自己部署和运行,请访问ChatDev的GitHub库查看快速开始的说明。常见问题ChatDev基于什么大模型?开源版的ChatDev调用的是OpenAI的GPT大模型的能力,开发者需要自己设置API Key,可以使用GPT-3.5,也可以使用GPT-4。ChatDev支持Git版本控制吗?支持,ChatDev已推出Git模式,扮演程序员的智能体可以利用Git进行版本控制。ChatDev是免费的吗?ChatDev是免费开源的,开发者可以克隆GitHub库进行设置和本地运行,也可以访问面壁智能的网站申请使用SaaS版本。
SiliconFlow(硅基流动)

SiliconFlow(硅基流动)

SiliconFlow是什么SiliconFlow(硅基流动)是生成式AI计算基础设施平台。SiliconFlow提供包括SiliconLLM大模型推理引擎、OneDiff高性能文生图/视频加速库,及SiliconCloud模型云服务平台等产品,降低AI模型部署和推理成本,提升用户体验。SiliconFlow提供快速高效的GenAI推理软件栈,提高应用开发效率并降低成本。SiliconFlow以顶尖的AI Infra技术能力,助力企业和开发者快速实现AI应用开发,推动AI技术的商业化和产业创新。SiliconFlow的主要功能GenAI推理软件栈:提供快速高效的软件栈,开发和部署生成式人工智能应用,降低开发和使用成本。LLM推理能力:提供低时延、高吞吐的大语言模型推理服务,支持复杂的自然语言处理任务。快速图像生成能力:提供行业验证的快速图像生成能力,支持文生图和图生图等多种图像生成模型。云服务:提供易于上手的GenAI云服务,用户能快速开始使用AI服务而无需复杂的设置。模型集成:集成多种开源大语言模型和图片生成模型,用户能根据需要选择和切换不同的模型。API工厂:提供API接口,方便自定义和调用第三方API,实现个性化的AI应用开发。如何使用SiliconFlow访问官方网站:访问SiliconFlow官网。注册账户:按照提示完成注册和登录。了解服务和文档:浏览网站提供的服务介绍和文档,了解不同模型的功能和使用场景。选择模型:根据应用需求,选择合适的AI模型,如DeepSeek V2.5模型。获取API接口:获取API接口信息,包括API的URL、请求方法、参数等。集成API:将API集成到应用中。编写代码,发送请求到SiliconFlow的服务器,并处理返回的数据。开发和测试:在本地环境中开发应用,并进行测试。部署应用:将经过测试的应用部署到服务器或云平台。
百宝箱Tbox

百宝箱Tbox

百宝箱Tbox是什么百宝箱Tbox(原芝士饼)是蚂蚁集团(支付宝)推出的一站式 AI 原生应用开发平台,无需任何代码基础,只需通过自然语言,简单几步即可完成应用的创建与发布。百宝箱Tbox集成了多种主流大模型,如通义千问、月之暗面等。百宝箱Tbox不仅可以帮你轻松创建各类智能体(Agent),支持一键发布到支付宝小程序,还能发布到其他平台,释放无限可能!百宝箱Tbox的主要功能0代码开发:用户无需编写代码即可快速搭建AI应用,目前支持对话型、文本型、文生图、图生图和工作流应用。提供配置/编辑应用的能力,可以设置新建 AI 应用时使用的模型、对应的提示词和应用配置参数等信息。主流大模型集成:百宝箱Tbox提供了包括通义千问、月之暗面等在内的一系列主流AI大模型,供用户选择和使用,支持各种AI应用的开发。应用广场:百宝箱Tbox应用广场可以体验各类推荐应用,同时还能克隆这些应用,定制专属于自己的 AI 应用。应用分发:AI应用支持发布到支付宝小程序、百宝箱Tbox应用广场、Web 应用,允许外部用户访问。知识库:提供了一种直观且用户友好的方式来管理和存储数据,AI 应用能用你自己专属的数据,让机器人使用上传的数据,来回答用户的查询。模型训练:支持图像大模型,训练自己的专属模型。上传训练数据集,预置训练参数,AI 自动打标,支持模型效果测试,进行优化调整。个性化定制:用户可以根据需要定制AI应用的性格特点、语言风格等,打造具有个性化特征的AI产品。百宝箱Tbox可以构建哪些应用对话型应用:对话型应用采用一问一答的模式与用户持续对话。对话型应用可以用在客户服务、在线教育、医疗保健、金融服务等领域,帮助组织提高工作效率、减少人工成本和提供更好的用户体验。文本型应用:文本型应用是指根据用户提供的信息自动生成高质量文本,例如文章摘要、翻译、新闻媒体、广告、SEO、市场营销等,为行业提供高效、快速的文本生成服务。文生图型应用:文生图型应用可以根据你输入或选择的文字信息,应用可以自动生成相关图片。文生图型应用提供专业的图像模型生成能力,可以帮你轻松构建应用,如 AI 卡通头像、 AI 营销海报等。图生图型应用:图生图型应用是指构建的 AI 应用支持用户输入文字的同时,也输入图片,以此综合生成图片。工作流应用:工作流是指通过可视化的方式,对文本大模型、知识库等功能进行组合,从而实现复杂、稳定的业务流程编排,例如旅行规划、报告分析等。如何使用百宝箱Tbox产品官网:访问百宝箱Tbox官网 tbox.alipay.com ,注册登录。选择模板:登录后,可以浏览平台提供的各种AI应用模板。根据需求选择合适的模板作为起点。定制智能体:选择模板后,可以定制智能体的人设、语言风格、性格特点等,符合品牌或产品定位。使用AI大模型:百宝箱Tbox提供多种主流AI大模型供选择。可以根据应用需求选择合适的模型来增强智能体功能。0代码搭建:利用平台的0代码特性,通过图形界面拖拽组件、设置参数等方式,快速搭建AI应用。测试和调整:在搭建过程中,可以不断测试智能体的表现,并根据测试结果进行调整,优化用户体验。发布应用:完成搭建和测试后,可以一键将AI应用发布到支付宝小程序或其他平台,供用户使用。百宝箱Tbox的应用场景支付宝小程序开发:用户可以用百宝箱Tbox快速开发支付宝小程序,涵盖电商、服务、娱乐等多个领域。智能客服:创建智能客服系统,提供24*7小时的自动化客户支持,处理常见问题和用户咨询。内容创作辅助:辅助用户进行内容创作,如自动生成文章、设计图像或音乐等创意作品。教育和培训:开发智能教育应用,提供个性化学习体验,包括语言学习、技能培训等。健康管理:构建健康咨询和管理应用,提供饮食建议、运动计划和健康监测。企业自动化:为企业提供自动化解决方案,如自动化报告生成、数据分析和业务流程优化。
LangChain:开发由语言模型驱动的应用程序的框架

LangChain:开发由语言模型驱动的应用程序的框架

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。

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