应用平台 APPSTAGE-AI原生应用引擎基本概念
AI原生应用引擎基本概念
使用之前,请先了解表1中相关概念,从而更好的使用AI原生应用引擎。
基本概念 |
说明 |
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Agent |
Agent指具备自主智能的实体,具有一定的智能和自主性,可以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 |
技能 |
技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些服务,如客户服务、数据分析、信息传输、智能助手、自动回复等。 |
智能编排 |
智能编排是一种基于人工智能技术的自动化流程编排工具,通过分析业务流程,自动构建流程模型,并根据预设规则自动化执行流程,从而提高工作效率和准确性。 |
ClickHouse |
ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统,主要用于在线分析处理(OLAP)场景。它具有高性能、高可靠性、高可扩展性等特点,可以处理海量数据,支持复杂的查询和数据分析操作。ClickHouse支持SQL语言,同时还提供了许多扩展功能,如数据压缩、数据分区、分布式查询等。它被广泛应用于互联网企业、金融、电商、游戏等领域。 |
节点数 |
节点数是指在一个特定的环境中,例如测试或生产环境,需要部署的节点数量。 |
镜像名称 |
用于标识环境配置的镜像。 |
镜像版本 |
用于区分一个镜像库中不同的镜像文件所使用的标签。 |
资源规格 |
指根据不同的环境类型和用途,对服务器的 CPU 、内存、数据盘等硬件资源进行合理分配和管理的过程。例如,开发环境的资源规格可能会比生产环境的小,而性能测试环境的资源规格可能会更大,以满足其对硬件资源的需求。 |
容器端口 |
容器端口是指在容器内部运行的应用程序所监听的网络端口。容器是一种虚拟化技术,它可以将应用程序及其依赖项打包在一起,形成一个独立运行的环境。在容器内部,应用程序需要监听一个或多个网络端口,以便与外部系统进行通信。 |
服务端口 |
服务端口是计算机网络中用于标识应用程序的端口号,它是一个16位的整数,范围从0到65535。在一个计算机上,可以同时运行多个应用程序,每个应用程序都需要一个唯一的端口号来标识自己。当一个应用程序需要接受网络请求时,它会监听自己的端口号,等待来自网络的连接请求。当连接请求到达时,应用程序会接受连接并开始处理请求。 |
推理单元 |
推理单元是指计算机系统中的一个模块,用于进行逻辑推理和推断。其主要功能是根据已知的事实和规则,推导出新的结论或答案。 推理单元常常被用于解决问题、推理、诊断、规划等任务。它可以帮助计算机系统自动推理出一些结论,从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来,推理机则用于实现推理过程,推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 |
大语言模型 |
大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 |
向量化模型 |
向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 |
多模态模型 |
多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析,从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛,例如在图像识别中,可以将图像和文本信息结合起来,提高图像识别的准确性;在自然语言处理中,可以将文本和语音信息结合起来,提高文本语义理解的准确性。 |
LoRA |
Low-Rank Adaptation,低秩适应,是一种将预训练模型权重冻结,并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构每一层的技术,该技术可减少下游任务的可训练参数数量。 |
Loss曲线 |
Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具,它展示了模型在训练过程中产生的损失(Loss)随时间的变化情况。通过观察Loss曲线,可以了解模型的收敛效果、参数的敏感性和有效性。 |
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