语音自学习平台
阿里云语音自学习平台提供“开箱即用”语音识别效果优化能力,支持热词、语言模型等全流程的识别效果优化功能,让合作伙伴自主、自助定制出垂直领域语音识别模型
智能语音交互 语音自学习平台 语音自学习平台提供“开箱即用”语音识别效果优化能力,支持热词、语言模型等全流程的识别效果优化功能,同时支持CPU与GPU服务计算,让合作伙伴自主、自助定制出垂直领域语音识别模型。通义听悟免费体验火热进行中,体验用大模型做学习笔记、会议记录!免费使用在线咨询产品文档产品功能产品...
来自: 云产品
AI与机器学习
AI与机器学习作为阿里云产品六大版块之一,为企业和开发者提供云原生的AI能力体系,帮助提升AI应用开发效率,促进AI在产业中规模化落地,激发业务价值。
AI 与机器学习包含机器学习平台、视觉智能、文字识别、智能语音、自然语言处理、决策优化、智能搜推等通用算法和场景智能类产品.查看阿里云所有产品.商品价格简版卡片卡片.机器学习平台 PAI.智能开放搜索 OpenSearch.智能推荐 AIRec.AI 通用算法与应用.视觉计算服务 VCS.数知地球 AI Earth.自动驾驶云开发平台.机器学习 PAI...
来自: 云产品
OCR文档自学习
OCR文档自学习现支持模板和模型两大类任务的自主训练。用户可以通过配置模板或少量标注数据,训练出更满足业务场景需求的AI智能模型。
查看全部文字识别产品.OCR 文档自学习.OCR 文档自学习,是面向“算法基础”的企业与个人开发者用户,通过全流程可视化操作,支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。平台采用少样本训练、智能预标注,视觉-语义联合学习等前沿 AI 技术,支持客户低成本实现个性化场景的...
来自: 云产品
RAPIDS加速机器学习
RAPIDS加速机器<em>学习</em>
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速库+GPU 云服务器来对机器学习任务或者数据科学 任务进行加速的场景。相比CPU,利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速机器学习环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署 RAPIDS环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
RAPIDS加速机器学习 前置条件 场景描述 本方案适用于使用 RAPIDS加速平台+GPU云服务器来对机器学习任务或者数据科 任务进行加速的场景。相比 CPU,利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非 常明显的加速效果。方案优势 阿里云 GPU云服务器资源丰富,实例众多,可以根据不同的 workload选择适 合的 GPU云服务器实例类型。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,文件存储NAS,容器服务 ACK
NLP自学习平台
阿里云NLP自学习平台是面向算法小白用户的自适应标注、训练和服务平台,支持34种算法能力。仅需标注或上传适量数据,即可通过平台创建算法模型并使用。
自然语言处理可用于搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器等智能产品.地址标准化是依托阿里云海量的地址语料库,及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能、高准确率的标准地址算法服务。该地址算法服务能为企业、政府机关以及开发者提供地址数据清洗,并通过地址解析、地址补全、地址匹配等服务更好...
来自: 云产品
数据湖-在线学习场景数据分析
数据湖-在线<em>学习</em>场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例,使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer,模拟应用中的关键页面,比如登 录、课程内容等,之后构造若干用户使用的模拟 日志数据,投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖(EMR+OSS)搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
内容 文档名称 数据湖-在线学习场景数据分析 文档编号 153 文档版本 V1.2 版本日期 2020-03-31 文档状态 外部发布 制作 期会 审阅 游圣 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核 说明 阿瑟 雷飙 周皓 V1.0 2020-03-03 云魁敬海 创建 华颋期会 V1.1 2020-03-31 筱晖 期会 文档优化 V1.2 2021-02-01 期会-增加CADT、EMR ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,访问控制,E-MapReduce
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
V1.0 版本日期 2024-01-31 文档状态 外部发布 制作 嘉辽 审阅 变更记录 版本编号 日期 作者 审阅 说明 V1.0 2024-01-31 嘉辽 V1.1 2024-02-23 嘉辽 向量数据库增加 Hologres和 ADB PG 选项 文档版本:20240131 I 大模型RAG对话系统部署最佳实践 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 目录.III 最佳实践概述.4 前置...
来自: 最佳实践 | 相关产品:Elasticsearch,机器学习PAI-EAS,机器学习平台,云速搭
< 1 >
共有1页 跳转至: GO
产品推荐
这些文档可能帮助您

新品推荐

切换为电脑版

新人特惠 爆款特惠 最新活动 免费试用