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yzy121403725 - gitlab+kubeflow+minio/oss對象存儲搭建MLOps

核心思路 我們將利用： • GitLab：作為代碼倉庫、CI/CD 流水線的編排者和觸發器。它負責監控代碼變更、運行自動化測試、構建鏡像並與 Kubeflow 交互。 • Kubeflow：作為運行在 Kubernetes 上的機器學習專用平台。它負責執行復雜的模型訓練（通過 Pipelines）和模型部署（通過 Serving）任務。 整個 MLOps

gitlab+kubeflow , MLOps , aigc , llama

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mb68738fa1c4e31 - TRAE SOLO 3.0：從氛圍編程到精準編程的演進與實戰策略?

🎯 TRAE SOLO 3.0：從氛圍編程到精準編程的演進與實戰策略 一、TRAE SOLO 的版本迭代與架構升級 TRAE SOLO 工具歷經了多次迭代，旨在實現更精細化的控制和更高效的編程效果。 版本歷程： 從 2025 年 3 月的 1.0 版本，到 8 月的 2.0 版本，最終演進至 11 月的 3.0 版本。

商業價值 , 開發過程 , AI寫作 , aigc , 開發者

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mob649e815574e6 - ollama ubuntu 開放API

ollama ubuntu 開放API 是一個強大的工具，可以幫助開發者快速集成並利用各種服務。本文將詳細介紹在 Ubuntu 中使用 Ollama 開放 API 的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確保環境中已安裝必要的軟件。以下是支持 Ollama API 的版本和相應的技術棧兼容性。

API , bash , aigc , Ubuntu

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mob64ca12d1a59e - aigc使用體會

在探索和使用 AIGC（人工智能生成內容）技術時，我積累了不少體會，今天來和大家分享一下。AIGC 的魅力在於它能夠生成高質量的文本、圖像等內容，但要想真正發揮其潛力，我們需要進行一系列的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化與生態擴展。以下是我的詳細記錄，希望能幫助到正在探索這一領域的你。 環境準備 在使用 AIGC 技術之前，首先要做好環境的準備。這包括安裝必要的依

技術棧 , 配置文件 , aigc , Python

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mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

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mob64ca12dc88a3 - langchain router 語義路由

在當今的信息技術領域，langchain router 語義路由已經成為一種頗具盛名的工具，其在自然語言處理和數據處理任務上提供了強大的能力。本文將通過系統性的結構來詳細記錄如何解決相關問題，從環境預檢到擴展部署，確保實現高效的語義路由系統。 環境預檢 首先，通過思維導圖來梳理需要的相關環境與硬件構成，確保所有組件能夠正常協同工作。 mindmap root((環境預檢)

服務器 , API , bash , aigc

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mob64ca12f062df - sparksql的saveAsTable 後創建了表但是沒有數據

在使用Spark SQL時，很多用户可能會遇到“使用saveAsTable創建了表但沒有數據”的問題，這種情況可能由於多種原因引起。在本文中，我將詳細介紹如何解決此問題，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展等方面，以確保大家都能順利使用Spark SQL來保存數據到表中。 環境準備 在解決此問題之前，我們需要為Spark SQL設置適合的開發環境。以下是

spark , 技術棧 , hive , aigc

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mob64ca12ebf2cc - AIGC提示詞工程樣本

AIGC提示詞工程樣本 在當今的信息技術行業，如何有效地應用AIGC（人工智能生成內容）提示詞工程顯得尤為重要。本文將通過系統化的步驟，展示如何解決AIGC提示詞工程樣本的問題。 環境準備 為了順利進行，我們需要先安裝必要的依賴。以下是跨平台安裝命令： # Ubuntu sudo apt-get install python3-pip # MacOS brew inst

API , aigc , JAVA , Json

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網易雲信IM - 前沿觀察 |情感陪伴智能體演化五階段

未來從未如此清晰,也從未如此充滿未知。撥迷霧,見真知,我們探索、記錄、思考,與您一起觀察行業的前沿點滴。 從感知智能到認知智能的突破,從算法推薦到智能交互的演進,我們正站在人機關係重構的歷史節點。 然而,當前階段的AI系統在情感認知維度仍存在顯著斷層,語音交互缺乏對話脈絡的連續性,生成式模型尚未建立真正的情感理解,這種情感鴻溝構成了人機協同進化的關鍵屏障。真正讓人類感

情感陪伴智能體 , 智能體對話 , aigc , bard , 對話智能體

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mob64ca12e51ecb - langchain4j spring boot集成

在這篇博文中，我將詳細介紹如何將 LangChain4j 集成到 Spring Boot 項目中，以便快速構建基於語言模型的應用。我們會從環境準備開始，一步一步講解集成過程、配置細節、實戰應用及常見問題解決方法，最後給出性能優化的建議。 環境準備 首先，確保你的開發環境中安裝了 Java 以及 Maven，建議使用 JDK 11 及以上版本。以下是所需的依賴和工具： | 組件

性能優化 , API , xml , aigc

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美狐美顏SDK開放平台 - 從0到1開發直播美顏SDK：算法架構、模型部署與跨端適配指南

在短視頻與直播行業不斷加速的今天，美顏能力已經不再是“錦上添花”，而是直播間的基礎設施。無論是主播個人直播、電商帶貨，還是B端平台的直播工具，都離不開一個穩定、輕量、可擴展的美顏SDK。 很多開發者會把美顏理解成“磨皮、美白、瘦臉”這些基礎效果，但真正從0到1搭建完整SDK時，你會發現：它既是一場技術戰，也是一門產品學，更是一門跨端適配的“工程藝術”。 本篇文章，小編

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK