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华为云主机+DeepSeek实践|基于华为云主机快速部署DeepSeek大模型并构建Dify平台AI工作流Agent应用LLM模型集成

在人工智能AI技术不断发展的今天,基于大语言模型(LLM)的AI智能体Agent开放式应用正在迅速服务于各行各业。现在很多网站都有AI机器人聊天窗口,能随时解答我们的问题和诉求。但是如果自己搭建一个智能客服系统,听起来是不是有点难?别担心,今天就来分享如何华为云一键私有化部署 Dify,轻松搞定 AI 智能机器人!华为云Dify平台作为一款开源的大模型应用开发平台,与“华为云主机平台上部署的Dee

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#华为云#人工智能
华为云主机+DeepSeek|基于华为云主机快速构建DeepSeek,结合Dify平台AI智能旅游规划工作流Agent应用天气功能实践

摘要: 华为云开发者空间提供4核8G Ubuntu云主机,支持快速部署Dify-LLM应用开发平台。通过Ollama工具部署deepseek-r1模型,并集成天气API实现数据爬取与结构化处理。利用Dify的代码执行节点完成JSON解析、字典操作及迭代处理,将天气数据转换为适合AI分析的格式,最终实现温度预测等场景应用,展现华为云在AI开发中的高效性能与便捷性。

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#华为云#人工智能#旅游
华为云云主机+DeepSeek|如何一键式华为云云主机单机部署基于华为云的Dify-LLM AI应用方案,打造属于自己的古诗词语音漫画AI智能体

华为开发者空间为开发者提供免费的云主机及开发工具,支持昇腾、鸿蒙等华为根技术。本文详细介绍了基于华为云主机部署DeepSeek大模型与Dify平台搭建"古诗词语音漫画AI智能体"的全流程。通过条件分支节点实现智能判断,当用户输入历史人物时调用LLM模型查询诗词,上传文件时则通过语音转文本解析内容。该方案充分利用华为云生态的技术优势,显著降低开发门槛,助力开发者快速构建AI应用。

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#华为#华为云#人工智能
【华为开发者空间 x DeepSeek】2小时基于华为开发者空间和DeepSeek应用助力电商企业AI “数据飞轮”分析方案最佳实践落地

华为开发者空间为开发者提供云主机及开发工具,支持AI数据分析平台搭建。针对某宠物饲料公司的BI系统痛点(数据质量差、IT与业务脱节),提出基于DeepSeek大模型实现AI数据飞轮方案。通过自然语言转SQL查询,将电商订单数据可视化分析,降低技术门槛。方案在华为云主机部署Python环境,集成数据分析工具链,实现业务驱动的智能决策。该方案有效激活沉睡数据,提升企业数据价值转化效率。

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#python#网络#开发语言
华为云云主机+DeepSeek|如何基于华为云云主机的Dify-LLM AI应用实现智能语音读取方案

华为云开发者空间为全球开发者提供免费云主机及开发工具资源,支持昇腾、鸿蒙等核心技术生态。用户可快速部署AI应用,如Dify平台结合TTS技术实现古诗词语音化,通过华为云主机高效运行大语言模型,构建自动化工作流完成文本生成、语音转换及多平台推送功能。开发者空间提供从开发到部署的全流程支持,助力技术创新。

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#华为#人工智能
华为开发者空间 x DeepSeek,一文教你拥有自己的DeepSeek大模型,搭建Open WebUI

本文介绍了利用华为云开发者空间免费资源搭建大模型应用的全过程。华为开发者空间提供2核CPU/4GB内存的云主机和180小时/年的免费额度,预置多种开发工具。作者详细演示了通过Ollama平台部署DeepSeek-R1(1.5B)语言模型的步骤,包括下载安装、服务配置和模型加载。此外,还介绍了使用Docker部署Open WebUI实现可视化交互界面的方法,最终在58分钟内完成从云主机申请到模型交互

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#华为
基于NVIDIA NIM 平台打造智能AI知识问答系统

NVIDIA NIM平台是一个专为AI推理设计的微服务套件,具有灵活的使用方式、优化的模型性能、广泛的适配范围和简化的开发流程等优势。它正在被广泛应用于各种AI推理场景,并得到了众多技术合作伙伴的支持和认可。NVIDIA NIM平台是英伟达公司推出的一款重要的人工智能推理微服务平台。NVIDIA NIM,即NVIDIA推理微服务,是一个易于使用的微服务套件,专为AI推理设计。它的目的是加速生成式A

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#人工智能
华为云云主机+DeepSeek|如何基于华为云云主机的Dify-LLM AI应用实现智能语音读取方案

华为云开发者空间为全球开发者提供免费云主机及开发工具资源,支持昇腾、鸿蒙等核心技术生态。用户可快速部署AI应用,如Dify平台结合TTS技术实现古诗词语音化,通过华为云主机高效运行大语言模型,构建自动化工作流完成文本生成、语音转换及多平台推送功能。开发者空间提供从开发到部署的全流程支持,助力技术创新。

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#华为#人工智能
昇思25天学习打卡营第12天|使用ResNet50图像分类学习(可视化模型预测)

ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出,获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的,但当网络堆叠到一定深度时,就会出现退化问题。下图是在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图,由图中数据可以看出,56层网络比20层网络训练误差和测试误差更大,随着网络的加深,其误差

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#学习#分类#数据挖掘
昇思25天学习打卡营第26天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别介绍 - 数据加载和数据预处理

自己输入推理数据,展示模型的泛化能力。predict("家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子叠buff")inputs: '家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子叠buff', predict: '中性'

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#学习#bert#人工智能
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