我已经为刀片提供了通过参数的链接。2])!!}">{{$value}}我现在唯一的问题是如何将参数获取到控制器。我这样做publicfunctionsearch(Request$request){$sid=$request->get('id');}但是我没有从$sid那里获得任何价值。我应该怎么做？抱歉，我忘了提到已经有一套路线。Route::post('search','Search@search')->name('search');看答案因为链接不是发布方法。这将起作用2])!!}">{{$value}}然后在你的路上Route::get('search/{id}',BlahblahCon
引言12月1日，通义千问再次宣布重磅开源，目前通义千问已推出1.8B、7B、14B、72B四款不同尺寸的开源大语言模型。阿里云PAI灵骏智算服务，是面向大规模深度学习场景的智算产品，一站式提供异构算力底座及AI工程平台。本实践将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。本文将以Qwen-7B为例展示基于Megatron-LM的训练流程，在保证模型效果和Huggingface对齐的前提下，支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化、BF16混合精度、梯度检查点、Flasha
作者：熊兮、求伯、一耘引言通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供AI开发全链路服务。快速开始（PAI-QuickStart）是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外AI开源社区中优质的预训练模型，支持零代码和SDK的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发和部
基于PAI-EAS对Stablediffusion进行微调|阿里云前提条件已开通EAS并创建默认工作空间部署Kohya服务PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式：镜像部署AI-Web应用>镜像选择：PAI平台镜像、kohya_ss2.2（选择最高版本即可）>勾选阅读并同意PAI服务专用协议模型配置>oss挂载>选择OSS路径栏右侧的文件夹>新建Bucket创建Bucket创建Bucket>Bucket名称：用户自定义>地域：主程序所属的区域>确定进入Bucket新建OSS目录回到模型部署页面OSS挂载：选中刚创建的文件夹>挂载路径：可任意选择，本文为Workspac
教程简述在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable-Diffusion-WebUI实现AI扩图功能。随着AIGC技术的落地发展，越来越多的创新玩法闯进了我们视野，AI扩图便是其中之一。只需给AI一张图片，AI就会根据图像的上下文语义信息，预测和补充图像边界，生成一张尺寸更大的图像。AI扩图有时是拯救废片的神器，能够将半身照扩展为惊艳的全身照，有时也会翻车，生成的图像让人哭笑不得。本教程使用StableDiffusionWebUI实现AI扩图功能效果展示如下：基于本教程可以体验：新用户可免费领取价值万元的人工智能平台PAI 试用资源学会如何快速在阿里云上创建
PAI-ChatLearn 是阿里云机器学习平台PAI团队自主研发的，灵活易用、大规模模型RLHF高效训练框架，支持大模型进行SFT（有监督指令微调）、RM（奖励模型）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）完整训练流程。PAI-ChatLearn支持训练和推理组合使用不同的backend，可对各个模型配置不同并行策略和灵活的资源分配，支持大规模（175B+175B）模型的RLHF高效训练，性能比业界框架有较大提升，有助于用户专注于模型效果调优。一、大模型训练方式演进随着大模型的快速发展，推动了模型训练方式（特别是深度学习和人工智能领域）不断演进。随着模型规模的增长，单个设备（如GPU或CPU）的
Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（Mixture-Of-Experts，MOE）开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量，对于每个token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，并且将其输出累加组合，在增加模型参数总量的同时，优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中，Mixtral8x7B模型与Llama270B和GPT-3.5表现相当，因此具有很高的使用性价比。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的大语言模型，在2023年11月正式开源。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务。本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调
活动地址：https://developer.aliyun.com/topic/aigc_pai/newyear教程简述生成式AI技术批量产出真/像/美的个人写真应用非常受欢迎。近期上线的EasyPhoto 作为一款开源的SDWebUI插件，提供更灵活、易用的开发方式，受到大量开发者们的关注和好评，用户可通过上传若干张同一人的照片，即可快速训练LoRA模型，并结合用户自定义的模板图片，最终生成真、像、美的写真照片。EasyPhoto是一个WebuiUI插件，用于生成AI肖像画。基于StableDiffusion+人物定制Lora+ControlNet的方式实现，支持低代码操作、自定义风格，内置
5G对拉丁美洲（简称“拉美”）绝大多数消费者来说还是一个新鲜技术。GSMA报告显示，过去五年，拉美运营商在移动网络方面的资本开支大部分用于部署4G网络。但在5G网络方面拉美也在积极大力投入中，紧跟全球5G发展大潮，其中8个国家已经实现5G商用。然而，拉美地区5G用户还偏少，其中一大挑战是网络终端不足，紫光展锐洞察到这一市场需求，积极携手运营商和中兴帮助拉美发展5G。2023年5月，搭载紫光展锐T7605G芯片的中兴BladeA735G手机陆续在智利、乌拉圭、墨西哥等国家上市。拉美5G进入起跑状态，8国率先商用GSMA预计，到2025年拉美区域的5G用户占整体移动用户数的比例能达到11%，到20
