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魔乐社区是什么 魔乐社区（Modelers）是天翼云与华为联合推出的AI开发者社区，提供TDMA（工具链、数据集、模型、应用）的托管展示服务和支撑系统。魔乐社区汇聚AI产业链资源，依托理事会成员单位，吸引开发者共同推动AI发展，解决行业难题，促进生态繁荣。社区提供免费算力，方便用户体验AI模型和应用效果。 魔乐社区的主要功能 模型托管与管理：提供模型库，用户能托管和分享用于自然语言处理、视觉和音频任务的AI模型。 数据集托管：托管用在各种AI任务的数据集，包括翻译、语音识别和图像分类等，供训练、评估和测试使用。 体验空间：提供机器学习和深度学习算法的应用案例，支持用户在浏览器中直接体验模型的交互式应用程序。 Git仓库服务：托管基于Git的仓库，支持用户和组织协作开发模型和代码。 工具套件集成：集成openMind Library和openMind Hub Client等工具套件，方便模型开发和管理。 如何使用魔乐社区 注册和登录：访问魔乐社区官方网站。按照提示完成登录和注册。  获取模型 访问模型库，获取平台上所有公开的模型。 根据模型标签或任务筛选所需的模型。 以PyTorch-NPU/qwen1.5_7b_chat模型为例，筛选或搜索找到模型。 点击模型卡片，进入模型详情页，查看模型介绍和操作指导。 根据模型详情页的指引，在线体验模型效果或下载模型文件。 参考环境安装文档进行详细安装步骤。 浏览和使用更多社区资源 数据集：访问和下载用于AI训练的数据集。 体验空间：用社区提供的在线环境进行模型测试和应用开发。 参与社区活动 课程和研讨：参与社区提供的课程和研讨交流。 竞赛和挑战：参加社区举办的AI竞赛和巅峰挑战。 使用工具链：安装和使用社区提供的工具链，进行模型开发和推理。 贡献和分享： 分享模型和应用：在社区中分享自己的AI模型和应用。 反馈和建议：基于社区的帮助中心提供反馈和建议。 魔乐社区的应用场景 智能客服系统：开发能理解用户查询，提供即时响应的聊天机器人。 自动驾驶汽车：基于计算机视觉技术识别道路标志、行人和障碍物，提高驾驶安全性。 健康监测应用：分析穿戴设备收集的数据，监测用户健康状况并提供健康建议。 个性化推荐系统：在电商网站或流媒体服务中，根据用户行为和偏好推荐商品或内容。 智能语音助手：创建能理解和执行语音命令的虚拟助手，如控制智能家居设备。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序： 📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。 🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。 📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。 🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。 🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。 🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。 2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。 MLX的主要功能 熟悉的 API：MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API，与 Python API 非常相似。 可组合的函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。 惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组仅在需要时才会具体化。 动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观。 多设备：可以在任何支持的设备（CPU 和 GPU）上运行。 统一内存：MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型，阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行，无需移动数据。

免费开源的深度学习框架

无问芯穹是什么 Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台，专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁，推动AGI（通用人工智能）时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案，支持超过20个主流模型和10余种计算卡，实现软硬件联合优化与统一部署。 无问芯穹的主要功能 智算云平台：提供从算力、模型到应用的一站式服务，包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。 国产化AI算力适配和性能优化：对十余种国产AI芯片全面适配，通过算法和编译优化，实现性能提升50%~200%，并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。 Megrez-3B-Omni模型：全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据，支持中文和英文语音输入，实现模态间的自由切换，并提供直观自然的交互体验。 一站式AI平台（AIStudio）：面向机器学习开发者，提供开发机、任务等功能的企业级开发平台，支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。 算力推理平台：提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力，以及丰富的算力运营体系。 大模型服务平台（模型即服务，Model as a Service）：提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API，并集成模型与应用结合的最佳实践，提供专家支持与经验的工具化沉淀。 异构芯片混合训练平台：全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台，具备万卡扩展性，支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。 “端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案：提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。 无问芯穹的官网地址 官网地址：cloud.infini-ai.com 无问芯穹的应用场景 个人助理：基于语音指令管理日程和提醒，提高生活和工作效率。 智能家居控制：通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备，如智能灯泡和智能锁。 车载语音助手：在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话，提高驾驶安全。 移动设备应用：在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能，增强用户体验。 教育辅助：基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读，特别是对视障人士。 AI模组与终端融合：通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品，将大模型能力带入到各种终端设备。