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应用编排的未来是
Pipeline
,LlamaIndex开发预览版推出Query
Pipeline
,提升应用开发的灵活性
(离线、流式、实时三大编排
Pipeline
)来组织整个应用过程,这样可以更灵活,更泛化的构建各类生产级AI应用。
Query
Pipeline
大模型
Agent
用了一个月,终于找到点写 AI Agent 的思路
AI 端的一个
Pipeline
对应 Agent 端的多个 Task,这些 Task 通过一定顺序的排列组合、条件控制加上变量值,实现
Pipeline
的任务目标。
AI
Agent
Ops
运维工具
RAG
LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后,Agent应用也可以实现了(附开发示例)
在前面文章《应用编排的未来是
Pipeline
,LlamaIndex开发预览版推出Query
Pipeline
,提升应用开发的灵活性》里,我们提到了llamaindex出了一个新的实验feature,支持通过声明式的方式定义
Agent
QueryPipeline
大模型
RAG
LLMOps框架Dify发布Workflow功能,RAG进入自由编排时代(附产品负责人分享PPT )
参看: 微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移:从Prompt Engineering到Flow Engineering 应用编排的未来是
Pipeline
,LlamaIndex开发预览版推出
RAG
自由编排
Workflow
语音
Insanely Fast Whisper:超快的Whisper语音识别脚本
基本上你需要做的就是这样: 1 import torch 2 from transformers import
pipeline
3 4 pipe =
pipeline
音频
Whisper
大模型
大模型训练工程那些事
截图来自https://arxiv.org/pdf/2205.05198.pdf Megatron-LM 拥有比较完备的 Tensor 并行和
Pipeline
并行的实现。
训练工程
大模型
微信向量检索分析一体化数仓探索:OLAP For Embedding
于是,我们协助画像业务进行
Pipeline
架构改造,实现画像 embedding 从“季度更新”到“日更新”的功能架构升级,以及 All in One 分析处理体验;这让画像刻画“更实时
OLAP
For
Embedding
一体化数仓
Stable Diffusion
硬核解读Stable Diffusion(系列三)
ensp;model and scheduler model_id = "stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler"
pipeline
Stable
Diffusion
文生图
大模型
如何下载及使用通义千问7B开源大模型
7B-Chat推理代码: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' from modelscope.pipelines import
pipeline
通义千问
Stable Diffusion
硬核解读Stable Diffusion(系列二)
(img, box=(i%cols*w, i//cols*h)) return grid # 加载文生图
pipeline
StableDiffusion
文生图
如何使用 Megatron-LM 训练语言模型
nbsp; --tensor-model-parallel-size 1 \ --
pipeline
-model-parallel-size
开源模型
大模型
整理了近期所有TTS相关的大模型
IMS-Toucan/blob/ToucanTTS/LICENSE) [Yes](https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan#build-a-toucantts-
pipeline
TTS
大模型
RAG
Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法
Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embedding)#-------------------Prepare Step Back Prompt
Pipeline
检索增强生成
Langchain
AIGC
AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器
ComfyUI本质上是AIGC的
Pipeline
(数据处理管道)的可视化构建工具,它将Stable Diffusion的运行机制显性化的展示在我们面前。
大模型
AIGC
LLM
个人从零预训练1B LLM心路历程
经过各种规则筛选的数据也可以被称为高质量数据,但是开源数据基本都是经过数据清洗
pipeline
处理的。
LLM
训练
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