Trae:引领AI编程新风尚
类型:AI编程工具
Trae官网是字节跳动针对中文开发者推出的AI编程工具入口,Trae集成了目前火爆的国产开源大模型Deepseek-R1、Deepseek-V3满血版和Doubao-1.5-pro模型,并针对中文开发场景进行了专门的优化。Trae 支提供AI问答、代码自动补全和基于Agent的AI编程等功能,目前完全免费使用。
优势:
适合人群:
- 开发者:希望提高编程效率、降低开发成本的软件工程师。
- 团队负责人:需要加速项目交付、提升团队整体生产力的项目经理。
- 创新企业:致力于利用AI技术推动业务创新、提升竞争力的企业。
Trae官网中文入口
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关于Trae特别声明
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Label Studio
Label Studio 是 Human Signal(原Heartex)推出的一个免费开源的数据标注工具,GitHub 上该项目标星近1.4万,可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据,包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置,可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记,通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程,从而节省时间多个项目和用户,在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成,可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名,可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作,请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html
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NLTK(Natural Language Toolkit)自然语言工具包——是一套开源Python模块、数据集和教程,支持自然语言处理的研究和开发。NLTK需要Python版本3.7、3.8、3.9、3.10或3.11。
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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。
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