推荐文章:探索人工智能的开发者指南——Ignite Learning Paths
项目介绍
在快速演进的人工智能领域,Ignite Learning Paths - Developers Guide to AI 是一个专为开发者打造的知识库,最初亮相于微软 Ignite 大会及其全球巡展。尽管当前仓库不再积极维护,但其宝藏般的资源,仍然是开发者了解和应用AI技术的宝贵源泉。本项目以零售巨头Tailwind Traders的故事为背景,通过一系列精心设计的学习路径,展示如何利用Azure AI服务解决实际业务挑战。
项目技术分析
这个项目围绕Azure的认知服务、机器学习(ML)工具与DevOps实践展开,提供了从零到一构建AI解决方案的全面指导。它包含五个45分钟的核心课程和一个20分钟的精简版,涵盖了从处理非结构化数据、使用预构建AI模型、快速构建ML模型、提升模型性能到实现模型的持续部署等关键领域。通过这些课程,开发者不仅能够掌握Azure Cognitive Services和Azure Machine Learning Studio的实践技能,还能深入了解自动化机器学习(AutoML)、自然语言处理(NLP)以及如何将DevOps原则应用于数据科学项目中。
项目及技术应用场景
对于 Tailwind Traders 这样的虚构零售商而言,这些技术用于解锁隐藏在海量数据中的价值,从优化库存管理到提升客户服务体验,每个环节都能看到AI的身影。例如,通过AIML10,开发者可以学会如何利用Cognitive Search处理杂乱无章的数据;而AIML50则教授如何运用DevOps策略,确保模型持续改进并安全地投入生产环境。这系列课程非常适合希望在企业内部推动AI转型的技术领导者、寻求快速应用AI解决方案的开发人员,以及想深化理解AI开发流程的data scientist们。
项目特点
- 实操导向:每个课程都配有详细的演示步骤和环境搭建指南,让开发者能在家或办公室轻松实践。
- 涵盖面广:从入门到高级,适合不同层次的AI学习者,特别是对Azure平台感兴趣的开发者。
- 场景驱动:基于真实的商业案例,使学习过程既实用又富有吸引力。
- 社区支持:虽然项目维护状态变更,过往的贡献历史和文档依然为自学者提供宝贵的资料库。
- 法律清晰:明确的许可协议保证了使用该项目内容的安全性和合法性。
通过这一系列课程的学习,无论是AI新手还是寻求深化技能的专家,都能找到加速自己AI旅程的秘诀。尽管项目已非活跃,但它像一座灯塔,照亮了AI开发者的学习之路,尤其对于那些致力于在自己的业务中引入Azure AI解决方案的团队来说,更是不可多得的宝藏。让我们一起,借助Ignite Learning Paths,在AI的世界里扬帆远航。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00