如何打造下一个AIGC爆款?
我们搭好GPU算力,你来发挥想象。
刚刚,腾讯云推出
高性能应用服务HAI
(Hyper Application Inventor)
支持GPU算力一键部署
从此,GPU算力实现
开箱即用、一键部署
10分钟,开发你的专属AI应用
//点四下,启动
以往,配置AI开发环境,需要东市买骏马西市买鞍鞯南市买辔头北市买长鞭:
买卡、装驱动、配网络、配存储...
用了HAI,不仅能自动配置性价比更高的GPU算力,还支持“一键部署”最头疼的依赖环境。
只要点四下:选择①模型、②地域、③算力类型、④硬盘大小。
环境创建完成!
//常用模型,帮你装好了
配置好算力环境,还得自己找模型、装模型。
HAI预装了StableDiffusion、ChatGLM等多种热门模型。
几分钟,就能构建出你的大语言模型、AI作画等应用环境。
预装的模型不够用?
你也可以基于HAI,部署自己的开源模型。
//不想敲代码?可以
我不是程序员,能不能玩转AIGC?
HAI提供可视化交互界面。就像右边这样↓
以前vs现在
它支持JupyterLab、WebUI等多种算力连接方式。图形化的界面,有手就能开发。
此外,HAI还支持"学术加速":线路自动择优,大幅提升主流学术资源平台的访问和下载速度。
现在,这些应用已经抢先Say HAI:
儿童照相馆、“看图识成语”小游戏、小学语文教案制作、英文润色专家、AI周公……
AIGC时代,企业和开发者需要的不只是GPU和大模型,还有好用、易用的服务。
我们将算力和模型封装成不同形态,供企业和开发者在云上取用。
● 面向大模型训练需求,在IaaS层提供实惠大碗的HCC高性能计算集群与各类GPU算力;
● 面向数据清洗、分类、处理等需求,在PaaS层提供云原生数据湖仓和向量数据库,以及为大规模训练加速的TI平台;
● 面向模型精调、部署需求,在模型层提供腾讯混元大模型和行业模型解决方案,以及MaaS(Model-as-a-Service)一站式服务。
文章来自于微信公众号 “腾讯云”
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI