基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
这项服务支持多种模型，包括但不限于机器视觉、自然语言处理、深度学习等领域内的流行开源模型。部署过程通常在一到五分钟内完成，且部署完成 后，服务状态会显示为“部署成功”。使用 SwingDeploy的好处在于，它可以简化模型部署的复杂性，无需开发者手动配 置服务器、安装依赖或优化模型。更重要的是，SwingDeploy能够...
基于弹性计算的AI推理
场景描述 本方案适用于使用GPU进行AI在线推理的场 景。在推理之前，模型已经训练完成。例如,刷脸 支付中，我们在刷脸的时候，就是推理的一个过 程。再比如图像分类，目标检测，语音识别，语 义分析等返回结果的过程。 解决问题 使用GPU云服务器搭建推理环境 使用容器服务Kubernetes版构建推理 环境 使用NAS存储模型数据 使用飞天AI加速推理工具加速推理 产品列表 GPU云服务器 容器服务Kubernetes版 NAS共享存储
Mobilenet：运行在 TensorFlow上的一系列高效、小尺寸的移动优先型视觉模型，旨在充分利用移动设备和嵌入式应用的有限资源，有效地最大化模型的准确性。MobileNet是小型、低延迟、低功耗的参数化模型，可以满足有限资源下的各种应用案 例。它们可以像其他流行的大规模模型（如 Inception）一样用于分类、检测、嵌入和 分割...
服务优化新策略：AI大模型助力客户对话分析
在数字化时代，企业面临着海量客户对话数据的处理挑战，迫切需要从这些数据中提取有价值的洞察以提升服务质量和客户体验。本方案旨在介绍如何部署AI大模型实现对客户对话的自动化分析，精准识别客户意图、评估服务互动质量，实现数据驱动决策。
在线部署 适用客户 寻求通过分析对话数据来优化服务流程、提升客户体验的客服团队 致力于利用对话分析来增强销售转化效率、精细化销售策略的电话销售团队 方案优势 为什么要实现AI 客服对话分析 智能化分析 通过通义千问大模型，从客户语音和聊天互动中识别客户意图、发现服务质量问题，进而提升用户体验。数据驱动决策 ...
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技术解决方案
全域采集与增长分析 产品功能
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)提供采集管理、行为分析、用户画像、性能体验监测和隐私合规管理几大功能，帮助企业快速构建全渠道用户行为采集和分析体系。
10余种分析模型提供事件分析、留存分析、漏斗分析、路径分析、session分析等多种分析模型，也为您提供了直接使用SQL查询底层数据的能力，满足日常不同业务分析场景需求。可视化组件提供多种组件模型，让你的看板“更有逻辑”。二次开发阿里云SAAS支持通过SLS同步明细数据，可用于与其他数据融合使用场景。一分钟了解行为...
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全域采集与增长分析 相关资源
阿里云的全域采集与增长分析工具（QuickTracking）配备了详尽的产品文档，旨在助您迅速掌握QuickTracking。此外我们为开发者提供了全方位的API服务和SDK资源，以便您在阿里云社区可以和更多开发者交流。
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全域采集与增长分析 产品概述
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)通过行为采集分析、私域标签画像、性能体验监控、隐私采集授权管理等数据采集与洞察服务，提供基于大数据计算的流量统计分析能力，助力企业营销增长第一公里。
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全域采集与增长分析 选型与定价
阿里云的全域采集与增长分析服务（QuickTracking）可以根据自身需求灵活选择和使用软件包年包月或采集日志按量付费的两种混合计费模式，还伴有资源包形式。在深入了解QuickTracking的定价策略后，有助于您有效的管理并优化成本。
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