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applied-ai-engineering-samples

Google Cloud AI工程资源,参考指南、蓝图和代码示例

这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料,包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图,旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力,适用于大规模AI/ML工作负载。

vertexai-cf-workers - Vertex AI云函数工作器 集成Google Cloud人工智能能力
APIClaude模型GCPGithubVertex AI开源项目服务账号
vertexai-cf-workers是一个基于Google Cloud Platform Vertex AI服务的云函数工作器项目。它实现了在Cloudflare Workers中集成Google AI能力,支持包括Claude在内的多种AI模型。项目文档提供了完整的配置流程,包括GCP账户设置、API激活、服务账户创建和环境变量配置,便于开发者快速部署AI驱动的云函数。
Azure-OpenAI-demos - Azure OpenAI最新应用展示与性能测试指南
AutogenAzure Cognitive SearchAzure OpenAIGPT-4GithubNeo4j开源项目
该项目汇集了Azure OpenAI最新的应用实例和模型性能测试,包括Neo4j集成、自动生成演示、GPT-4o和Phi-3 Vision等。涵盖了图像比较、车损协助、视频转文档生成、语音转写和摘要等多个领域,展示Azure OpenAI的多种强大功能。通过这些演示内容,用户可以了解如何有效地使用Azure OpenAI进行图像识别、文本生成和数据分析等多种实用工具的开发。
python-docs-samples - Google Cloud平台Python代码示例库
GithubGoogle Cloud PlatformPython云计算代码示例开发工具开源项目
该仓库收集了Google Cloud平台各项服务的Python代码示例,内容涵盖身份验证、云服务应用等多个方面。仓库提供了完整的环境配置说明、代码运行指南以及项目贡献方法,适用于Python 3.6及以上版本。这些示例可帮助开发者快速掌握Google Cloud平台的核心功能,提高云应用开发效率。
learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程
GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目
本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目,涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程(GenEng)的实践技巧,以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型(LLM)。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。
ai-demos - AI和LLM实践代码示例集合
AIGithubLLMYouTube开源项目演示示例代码
ai-demos是一个开源代码仓库,收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码,源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外,项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道,提供相关演示的原始视频,便于深入学习AI部署知识。
java-docs-samples - Google Cloud Platform Java示例代码库概览
GithubGoogle Cloud PlatformJava开发环境开源项目示例代码身份验证
该代码库收集了展示Google Cloud Platform各项功能的Java示例代码,涵盖多个Java版本如Java 11和Java 17。库中包含详细的环境设置指南和身份验证流程说明,方便开发者快速上手。通过这些实例,开发人员可以学习如何在项目中整合Google Cloud服务,提高云应用开发效率。
examples - TensorFlow示例与教程,支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码,适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码,用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献,查看贡献指南了解详细信息。
examples - Pinecone向量数据库与AI应用示例
AIGithubGoogle ColabJupyter NotebookPinecone向量数据库开源项目
这个资源库包含Pinecone向量数据库及常见AI模式、工具和算法的示例应用和Jupyter Notebooks,供用户下载、学习和修改。资源库分为生产就绪示例和学习探索示例,并提供详细的入门指南和Google Colab的实验指导。欢迎反馈和贡献以改进该社区资源。
mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示
GithubMediaPipe低代码开发开源项目无代码开发机器学习平台跨平台部署
MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具,如Tasks、Model Maker和Studio,用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献,但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。
GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架
GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法
GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架,提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes,支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例,支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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