NumPy

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Python科学计算必备的包

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。
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。
DL4J:开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件

DL4J:开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件

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。
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。

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