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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模力方舟

模力方舟

模力方舟是什么模力方舟(Gitee AI)是面向开发者、终端用户与产业场景的 AI 应用共创平台。依托 Gitee 全球第二大开发者平台的 DevOps 能力和开源的开发者服务体系,提供高可用的模型服务能力、Serverless 应用构建能力与 API 组合能力。平台汇聚超 70 款主流大模型,覆盖多种任务类型及行业场景,支持 Serverless 部署与私有化交付。AI 模型广场具备极简接入、高性能推理、灵活扩展等亮点,可助力开发者快速构建 AI 应用。平台提供 AI 开发者教育、AI 应用共创、模型定制等服务,是连接创作者与用户、AI 能力与实际场景的共创平台,推动 AI 应用生态建设。模力方舟的主要功能AI 模型广场:提供标准化模型接口,支持私有化部署与 Serverless 调用。可视化应用构建:图形化配置界面,零代码生成应用并上线。算力广泛兼容:适配昇腾、天数、沐曦等主流国产 AI 芯片,同时支持英伟达等国际主流硬件环境。推理成本显著降低:Serverless 架构显著降低开发与部署负担,推理成本最高可降 90%。AI 应用共创:提供覆盖 AI 应用“开发 → 上架 → 展示 → 变现”全流程服务,助力开发者高效实现从创意到产品、从产品到用户的完整闭环。共创 AI 应用生态,链接创意、用户与算力价值链。模型定制:提供包括微调、强化学习、参数插拔等在内的模型定制服务,助力企业客户快速打造专属 AI 能力,适配业务场景,高效落地应用。AI 开发者教育:通过系列 AI 技术活动,包括前沿技术分享、场景化实战训练营等,为开发者打造学习与交流空间。同时为企业提供展示技术能力、产品方案的合作窗口,共建开放共创的 AI 生态。稳定高可用的服务通道:API Token 独立绑定,支持高并发调用。智能推理缓存机制:内置多级缓存与模型复用机制,提升响应效率。多类型模型支持:兼容 Diffusion、多语言、多模态、RAG 等主流模型。LoRA 动态加载:支持运行时热插拔轻量化模型参数,快速实现个性化微调。能力组合和多模型链路:支持多 API 编排与工作流式调用,构建个性化 AI 应用。私有化部署:私有化部署能力覆盖推理服务、Serverless 平台及完整 MaaS 模型管理平台,支持以软硬一体机形式落地企业级场景,提升安全性与部署效率。如何使用模力方舟访问官网:访问模力方舟(Gitee AI)的官方网站。注册账号:使用邮箱或手机号注册账号,也可以通过Gitee账号直接登录。完善信息:根据提示完善个人或企业信息,使用平台的各项服务。浏览模型:在AI模型广场中,查看平台提供的70多款主流大模型,涵盖文本生成、图像生成、语义理解、多模态等任务类型。选择模型:根据你的需求,选择合适的模型进行应用开发。例如,如果你需要开发文本生成类应用,可以选择擅长文本生成的模型。使用API服务获取API Key:在平台中创建应用并获取API Key,这是调用模型接口的必要凭证。阅读文档:查看所选模型的API文档,了解接口的参数、返回值等详细信息。调用API:使用API Key,通过HTTP请求调用模型接口,将你的输入数据发送给模型,并获取模型的输出结果。可视化应用构建进入应用构建界面:在平台中找到可视化应用构建工具。配置应用:通过图形化界面进行应用配置,无需编写代码。你可以设置应用的名称、描述、输入输出等基本信息。连接模型:将所选的AI模型与应用进行连接,配置模型的调用参数。生成应用:完成配置后,点击生成应用按钮,平台将自动生成应用并上线。模力方舟的应用场景智能客服和助理:基于企业知识库、产品文档、使用手册等已有数据训练企业定制化的私有模型,可接入语音模型。政务服务:提供适用于政务工作的综合解决方案,如智能业务办理解决方案、云端法庭解决方案等。电商直播行业:提供智能化内容生成,识别用户兴趣和情感,提供有针对性的营销内容。内容创作:生成高质量的文本、图像、视频等内容,用于广告、媒体、创意等行业。数据分析:通过自然语言处理和数据分析技术,为企业提供智能决策支持。智能办公:自动化办公流程,如文档生成、会议记录整理、任务管理等,提高工作效率。
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。
Gumloop

Gumloop

Gumloop是什么Gumloop是AI零代码工作流平台,通过简单的拖放界面使用户能够创建和部署 AI 驱动的工作流自动化,无需编写代码。核心优势在于易用性和强大的 AI 功能,适合非技术用户快速上手,设计和实施复杂的自动化流程。Gumloop 提供了预定义的自动化模板,支持与多个流行服务的连接,如 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等,支持用户自定义工作流程。Gumloop 提供了 Chrome 扩展程序,用于构建 AI 浏览器自动化。Gumloop的主要功能自动化构建:用户可以通过拖放和链接节点来创建强大的自动化流程,模块化组件被称为“flows”,使任何人能轻松构建和定制工作流。平台整合:Gumloop 提供与 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等流行服务的广泛整合,实现跨平台的全面自动化。可扩展的基础设施:用户缺乏技术背景,也能大规模运行工作流。Gumloop 设计了高效的处理能力,能处理大量工作负载。团队协作:用户可以在统一的工作空间内与团队成员共享和共同建立工作流,增强生产力和合作能力。安全性和可扩展性:Gumloop 专注于安全性和可扩展性,提供 SOC 2 和 GDPR 合规性、数据加密和细粒度访问控制等功能。自动化模板:提供预定义的自动化模板,帮助用户快速开始,适用于多种业务场景。AI 数据提取器:内置的 AI 数据提取器可以从各种内容中提取所需数据,如文本、网页、电子邮件等。测试和运行:用户可以在 Gumloop 提供的沙箱中测试工作流程,在满意后部署。Gumloop的产品官网产品官网:gumloop.com如何使用Gumloop创建账户:访问 Gumloop 官方网站注册账户。探索模板:查看预构建的自动化模板,模板涵盖了销售、CRM、网页抓取、软件开发等多个领域。阅读文档:通过官方文档了解如何使用平台,包括快速入门指南和深入教程。构建工作流程:使用直观的拖放界面创建自定义工作流程,可以添加和连接多个自动化组件。测试和运行:在 Gumloop 提供的沙箱环境中测试您的工作流程,满意后可以共享或部署。Gumloop的应用场景客户服务自动化:使用 Gumloop 创建智能客服机器人,自动处理常见查询,分类和路由客户请求。营销自动化:通过个性化内容推荐,自动化社交媒体发布和互动,以及数据分析和报告生成,来提升营销效率。财务流程自动化:自动化发票处理、报销审核,智能异常检测和风险评估。人力资源管理:使用 Gumloop 进行简历筛选、候选人匹配、员工绩效分析和预测。供应链优化:进行需求预测、库存管理和物流路线优化。
MLX

MLX

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似。可组合的函数转换:MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算:MLX 中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。动态图构建:MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。多设备:可以在任何支持的设备(CPU 和 GPU)上运行。统一内存:MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,无需移动数据。
言犀智能体平台

言犀智能体平台

言犀智能体平台是什么言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台,用户无论有无编程基础,都能快速构建基于AI模型的智能体,处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型,提供算法库和工具,支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃,沉淀了100多个行业解决方案模板。言犀智能体平台的主要功能接入大模型:平台已接入数十个大模型,支持用户根据业务需求选择不同模型。低成本快速搭建:无论用户是否有编程基础,都可以快速搭建基于AI模型的智能体。行业解决方案模板:平台沉淀了100多个行业解决方案模板,支持行业应用快速落地。算法库及工具库:通过插件能力,平台提供上千种算法和工具能力,如数据分析、NL2SQL等。如何使用言犀智能体平台注册与登录:用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站,注册账号并登录(yanxi.jd)。选择智能体模板:平台提供了多种行业解决方案模板,用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。配置智能体:用户可以对选定的智能体模板进行配置,包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。接入大模型:根据业务需求,用户可以在平台中选择和接入不同的大模型,如言犀大模型、GPT等。知识库接入:使用Advance RAG技术,用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入,增强智能体的知识库。算法库和工具库应用:用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力,如数据分析、NL2SQL等。工作流编排:通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合,指导智能体按照既定思路行动。智能数据分析:利用平台的数据分析能力,用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。测试与优化:在智能体搭建完成后,用户需要进行测试,根据测试结果对智能体进行优化和调整。部署与应用:测试无误后,用户可以将智能体部署到实际业务场景中,开始使用智能体处理业务问题。
魔乐社区

魔乐社区

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。
Vercel AI SDK

Vercel AI SDK

Vercel AI SDK是前端网站开发和托管平台及Next.js开发团队「Vercel」推出的,用于快速构建AI聊天机器人网站应用程序的开发套件,可以帮助开发人员使用JavaScript和TypeScript构建对话式的AI用户界面。Vercel AI SDK的特性支持React/Next.js、Svelte/SvelteKit和Vue/Nuxt等前端框架,以及Node.js、Serverless和Edge Runtime内置各种AI模型的适配器,支持LangChain、OpenAI、Anthropic和Hugging Face等提供的大语言模型提供交互式在线提示playground(sdk.vercel.ai),其中包含20个开源和云LLM。可以实时展示不同对话模型的聊天界面,并且可以快速生成代码。提供多个AI聊天机器人的模板和示例,你可以克隆/复制Vercel提供的基于不同框架和模型开发的AI聊天机器人的初始模板如何使用Vercel AI SDK前提条件需要在电脑上安装Node.js 18+版本,如果要开发基于OpenAI的GPT聊天机器人,需要获得OpenAI API密钥使用Next.js(pnpm dlx create-next-app my-ai-app)或者Svelte(pnpm create svelte@latest my-ai-app)等框架创建一个全新的项目,并定位到创建好的目录(cd my-ai-app)安装依赖项,pnpm install ai openai-edge配置 OpenAI API 密钥,.env.local在项目根目录中创建一个文件并添加您的 OpenAI API 密钥创建API路由并连接UI,完成后使用pnpm run dev运行启动应用程序

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