Keras

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Python版本的TensorFlow深度学习API

收录时间:
2025-04-23

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天壤小白

天壤小白

天壤小白是什么?天壤小白是天壤公司开发的一个通用大语言模型,它是一个基于互联网公开数据训练而成的人工智能模型,拥有高达1860亿个参数。这个模型采用了生成式架构,具备强大的语义理解和上下文感知能力,能够精准捕捉文本中的语义关联,并理解用户的指令和意图。天壤小白应用开发平台是一个专为开发者设计的AI应用开发平台,旨在帮助用户轻松构建、管理和运营基于天壤小白大语言模型的AI应用。该平台利用天壤小白大模型,结合Embedding模型,允许用户通过编写自然语言的方式创建可信赖的商业级AI应用。平台提供了多种应用类型和使用方式,以适应不同的业务场景。天壤小白应用开发平台的主要功能应用创建与管理:用户可以创建不同类型的AI应用,包括文本生成型、对话型、搜索型和工作流应用。平台提供了一个直观的界面,让用户能够轻松设置应用的图标、名称和类型。灵活的模型配置:平台提供了多种版本的天壤小白大语言模型,用户可以根据应用需求选择合适的模型。同时,用户还可以配置模型参数,如模型版本、输入输出长度限制等。提示词与上下文管理:用户可以设计提示词来指导AI模型生成特定的输出,同时管理上下文信息,确保AI应用在对话中保持连贯性。敏感词检测:为了确保内容的安全性,平台支持敏感词检测功能,用户可以设置敏感词列表,AI在生成内容时会自动过滤这些词汇。API调用:平台提供了友好的API接口,开发者可以通过API将AI能力集成到自己的应用中,实现后端或前端的直接调用。Web App在线访问:用户可以创建Web App,通过链接直接访问AI应用,无需复杂的部署过程。数据分析:平台提供了应用的数据分析功能,包括用量统计、活跃用户数、用户满意度等,帮助开发者了解应用的表现并进行优化。文档集功能:支持上传和解析多种格式的文档,如Excel、CSV、JSON等,以及图片和PDF文件,通过OCR技术提取文字。这些文档可以作为AI应用的知识库,提高回答的准确性和相关性。结构化文档支持:用户可以上传结构化文档,并设置召回字段,使得AI应用能够更准确地理解和回应基于特定字段的查询。
Leap

Leap

Leap 提供简单易用的API和SDK,帮助开发人员在几分钟内将人工智能添加到自己的应用程序中,如生成图像、编辑图像、微调模型、检索文本上下文等。Leap 可以在不编写/少量编写代码的情况下与5000多个应用程序集成。该工具提供Javascript、Python和cURL的API,用户可以通过注册免费试用帐户来试用Leap的功能。Leap的特色功能多合一AI功能的API。一个平台的API,用于图像、文本、视频等AI功能实现,无需在单个API之间切换。内置测试和试玩工作台。在浏览器中使用Leap提供的人工智能模型,然后再将其集成到自己的应用程序中。与任何应用程序集成。通过提供的Zapier集成,无需编程,便可以将Leap连接到3000多个应用程序。微调训练自定义模型。使用其Dreambooth微调仪表板和API,可训练自定义的模型,无论是人、宠物、对象或自定义风格。Leap的产品价格Leap 的产品定价很简单,提供免费的基础套餐和付费套餐允许用户访问其他高级功能、无限制使用和访问高级队列。免费套餐图像生成:在标准队列中生成 100 张图像。付费套餐图像生成:每张图像支付 0.005 美元(高级队列)。模型微调:为每个经过训练的模型版本支付 2 美元(高级队列)混合图像:每张图片支付 0.01 美元(高级队列)
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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