以太网设备接入物联网平台
基于Ubuntu+C+MQTT+物模型的加法器实现 请参见快速体验中的“以物模型编程方式接入设备”，该章节描述了在Ubuntu上使用C SDK实现的一个支持加法运算的设备逻辑。有关API说明请参见 C语言的物模型编程指南。基于Windows+C+MQTT Topic的数据...
扩展MapReduce（MR2）
MaxCompute的计算调度逻辑可以支持更复杂的编程模型，针对上述情况，可以在Reduce后直接执行下一次的Reduce操作，而不需要中间插入一个Map操作。因此，MaxCompute提供了扩展的MapReduce模型，即可以支持Map后连接任意多个Reduce操作，例如...
Wi-Fi设备接入物联网平台
基于Ubuntu+C+MQTT+物模型的加法器实现 请参见 快速体验 中的“以物模型编程方式接入设备”，该章节描述了在Ubuntu上使用C SDK实现的一个支持加法运算的设备逻辑。请参见 C语言的物模型编程指南 了解相关API说明。基于Ubuntu+C+MQTT的OTA...
函数类型选型
函数计算 的编程模型中，入口函数的模型由函数名、函数入参和返回值三部分组成。其中，函数入参也可以调用代码中定义的其他函数。事件函数和HTTP函数在触发方式和函数入参两方面的区别如下。函数类型 触发方式 函数入参 事件函数 您可以...
DMS分类分级扫描原理介绍
例如识别模型为识别模型A、识别模型B，分类规则定义的识别模型为识别模型B、识别模型C，则系统会取两者交集识别模型B，并认为该分类规则包含字段的识别模型，继续识别下一个规则。若分类规则中没有命中的识别模型，则认为识别失败，继续...
模型分析优化
模型分析工具简介 AI套件提供了模型分析优化工具，在模型正式部署前，对模型进行性能压测，分析模型网络结构、每个算子耗时、GPU使用情况等，找到性能瓶颈，然后使用TensorRT等优化模型，达到上线标准后再进行部署。模型分析优化工具的生命...
通义灵码介绍
双模引擎，自由切换：支持极速本地模型、云端大模型两种代码补全模型，支持一键切换，满足不同网络环境、不同补全强度的场景诉求。功能介绍 行级/函数级实时续写 根据当前语法和跨文件的代码上下文，实时生成行、函数建议代码。自然语言...
物模型编程
物模型是阿里云物联网平台为产品定义的数据模型，通过属性、事件、服务的方式对产品支持的能力进行描述，在设备开发时也需要以物模型的方式进行编程。获取Link SDK 不同版本的Link SDK下载，请参见 SDK获取，本文以Link SDK v3.2.0版本为例...
网关接入物联网平台
基于Ubuntu+C+MQTT+物模型的加法器实现 请参见快速体验中的“以物模型编程方式接入设备”，该章节描述了在Ubuntu上使用C SDK实现的一个支持加法运算的设备逻辑。物模型编程以及相关API说明，请参见 C语言的物模型编程指南。注意 非C语言的...
基于NAS部署可更换模型的FC Stable Diffusion进行AI...
本文介绍如何在函数计算中结合NAS搭建可切换模型的Stable Diffusion的WebUI框架实现文本生成图片。同时将SD公共模型库转存至函数计算下的NAS文件系统。背景信息 阿里云函数计算FC是Serverless架构的一种形态，面向函数编程，基于事件驱动...
API详情
灵积平台上提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考 链接。CodeQwen1.5 ...
常见问题
全面覆盖主流编程语言，在 Java、Python、Go、JavaScript、TypeScript、C/C++ 编码场景表现更优。关于数据安全和质量 1.通义灵码会存储我的代码数据吗？我们不会存储你的代码数据：代码补全时，我们需要获取你的代码上下文信息以完成补全，...
设备使用物模型通信
开发语言 Link SDK使用示例 C Link SDK Extended 物模型开发 C（v4.x）物模型使用 C（v3.x）物模型编程 Android 物模型开发 Java 物模型开发 Python 物模型通信 Node.js 物模型开发 iOS 不支持 物模型通信流程 重要 下述设备与物联网平台...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
PyTorch以其灵活、动态的编程环境、动态图机制、网络构建灵活等优势，深受AI开发者的推崇。该模型通常被部署于云服务供应商提供的云服务器如阿里云ECS。如何确保这些部署于公有云上的模型不被他人窃取，确保可用不可见，是模型所有者和...
Prompt最佳实践
4.编程问题解决：在没有代码执行环境的情况下，让模型用自然语言描述编程问题的解决步骤。5.教育辅导与学习支持：模拟教学过程，逐步讲解解题方法，帮助学生理解问题背后的逻辑。6.专业领域决策支持：在法律、医学、工程等领域，模型通过...
编程模型
通过阅读本文，你可以了解Native RTS SDK的编程模型。操作步骤 编写以下代码。说明 此处以Mac端为例，其他系统请根据实际情况编写。test_rtssdk.c#include"rts_api.h"#include<stdarg.h>#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include...
使用说明
开发自定义Processor 支持使用以下编程语言开发自定义Processor：C或C++，详情请参见 使用C或C++开发自定义Processor。Java，详情请参见 使用Java开发自定义Processor。Python，详情请参见 使用Python开发自定义Processor。使用自定义...
一键诊断
您可以使用 PAI灵骏智算服务 提供的一键诊断功能，检查灵骏节点的网络和硬件状态，基于多种通信库和通信模型进行网络测试。本文为您介绍灵骏的一键诊断功能。自助诊断 网络诊断 网络诊断功能分为 静态配置类检查 和 动态运行类检查，支持...
设备接入概述
功能项 C Link SDK Extended C（v4.x）C（v3.x）Android Java Python Node.js iOS 设备管理 物模型 物模型开发 使用说明 物模型编程 物模型开发 物模型开发 物模型开发 物模型开发 不支持 设备标签 设备标签 设备标签 标签 设备标签 设备...
什么是专有网络
专有网络是您专有的云上私有网络。您可以完全掌控自己的专有网络，例如选择IP地址范围、配置路由表和网关等，您可以在自己定义的专有网络中使用阿里云资源，如云服务器ECS（Elastic Compute Service）、云数据库RDS（Relational Database ...
什么是网络智能服务
网络智能服务 NIS（Network Intelligence Service）是一个对网络进行健康分析、性能监控、诊断修复、流量分析和测量仿真的云服务，通过集成机器学习、知识图谱等AIOps方法减少网络使用复杂性，提供自助运维能力，方便网络架构师和运维...
结合Blade和Custom C++ Operator优化模型
为了使检测模型后处理部分更加高效，您可以采用TorchScript Custom C++ Operators将Python代码实现的逻辑替换成高效的C++实现，然后再导出TorchScript模型进行Blade优化。本文介绍如何使用Blade对TorchScript Custom C++ Operator实现的后...
基本概念
DashScope灵积模型服务通过标准化的API提供“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）。不同于以往以任务为中心的AI API，DashScope构建在面向未来的、以模型为中心的理念下，因此也引入了一些新的概念和术语。开发者可以通过本文了解...
使用EAIS推理PyTorch模型（C++）
假设您用于推理PyTorch模型C++程序名称为my_program，且您运行您的C++程序的命令为如下所示：export LD_LIBRARY_PATH=your/lib/path:$LD_LIBRARY_PATH./my_program my_model.pt 如果您需要使用EAIS推理您的PyTorch模型，您可以执行如下任意...
异步任务管理接口和设置
示例值 request_id String 本次请求的系统唯一码 7574ee8f-xxxx-xxxx-xxxx-11c33ab46e51 output Object 如果任务成功，包含模型生成的结果 object，根据实际任务的不同，output 可能包含有不同的内容；如果任务失败或者部分失败，在 output...
物模型编程接入LP-无TLS加密
本文介绍如何移植Link SDK到Windows操作系统，在Windows下运行设备Demo程序连接到阿里云物联网平台。本文的示例中将涉及以下功能点：使用MQTT连接阿里云物联网平台，不使能TLS加密。...如下图所示 相关参考 设备认证编程指南 物模型编程指南
使用EAIS推理PyTorch模型（Python）
具体操作，请参见 使用EAIS推理PyTorch模型（C++）。如果您使用EAIS推理过程中遇到性能或者功能问题，请联系EAIS技术支持为您提供定制化的优化方案。运行环境 本教程重点介绍使用Python脚本推理PyTorch模型的过程，过程中使用EAIS为您提供...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
大语言模型（LLM）是指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型，例如：GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。Megatron-LM 是由NVIDIA的应用深度学习研究团队开发的Transformer模型训练框架，它可以高效利用算力、显存和通信带宽，大幅提升了大语言...
视频分类训练
8vCPU+60GB Mem+1xp100-ecs.gn5-c8g1.2xlarge 输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 输出模型 OSS路径。该路径是您在 字段设置 页签的 训练所用oss目录 参数配置的OSS路径，训练生成的.pth 模型存储在该路径下。通用视频预测 示例 ...
三方开源大语言模型
支持prompt格式输入 百川模型2-7B对话版 baichuan2-7b-chat-v1 百川模型2-7B对话版/百川模型2-13B对话版，支持message和prompt格式输入 百川模型2-13B对话版 baichuan2-13b-chat-v1 MOSS开源对话语言模型 moss-moon-003-base MOSS-MOON-003...
使用EAIS推理PyTorch模型（C++）
本教程重点介绍使用C++程序推理PyTorch模型的过程，如需了解Python脚本推理PyTorch模型的过程，请参见 使用EAIS推理PyTorch模型（Python）。与GPU实例（NVIDIA T4）相比，使用EAIS推理会明显提升推理的性能。C++程序（依赖于libtorch）使用...
CheckRankingModelReachable-测试模型网络联通性
测试模型网络联通性。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求语法 GET/v2/openapi/instances/{...
大语言模型
模型简介 Qwen1.5 Qwen1.5是Qwen开源系列的下一个版本。与之前的版本相比，Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性，改善了它们的多语言能力，并具备了强大的链接外部系统能力。灵积上提供API服务的是新版本qwen模型的chat版本，在...
使用NAS存储SD模型库并挂载NAS到PAI-EAS加载推理
在本教程中，您将学习如何将阿里云公共SD模型库转存至NAS，并将NAS挂载至阿里云模型在线服务（PAI-EAS）上实现模型的灵活切换与推理部署。背景信息 阿里云模型在线服务PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）是一种模型在线服务平台，可支持...
快速使用
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
API详情
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
API详情
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
快速使用
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
SDK概述
SDK语言 SDK入门 SDK使用调试指南 Java Java语言SDK Java SDK使用指南 Node.js Node.js语言SDK Node.js SDK使用指南 Python Python语言SDK Python SDK使用指南 C#C#语言SDK C#SDK使用指南 C++ C++语言SDK C++SDK使用指南 Go Go语言SDK ...
SDK概述
SDK语言 SDK入门 SDK使用调试指南 Java Java语言SDK Java SDK使用指南 Node.js Node.js语言SDK Node.js SDK使用指南 Python Node.js语言SDK Nodejs SDK使用指南 C#C#语言SDK C#SDK使用指南 C++ C++语言SDK C++SDK使用指南 Go Go语言SDK ...
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