阿里云|人工智能（AI）技术解决方案

函数计算部署Stable Diffusion AI绘画技术解决方案

通过函数计算快速部署Stable Diffusion模型为用户提供快速通过文字生成图片的能力。该方案通过函数计算快速搭建了AIGC的能力，无需管理服务器等基础设施，专注模型的能力即可。该方案具有高效免运维、弹性高可用、按需低成本的优势。

方案介绍

本方案通过函数计算FC提供的AI数字绘图模板创建应用，用户通过创建好的Stable Diffusion WebUI操作界面，输入想要生成的图片的描述词，应用就可以加载相应的模型，从而生成对应的图片。

应用场景

快速生成营销图片

在部署好的Stable Diffusion WebUI操作界面，输入不同场景的文本描述信息，可以生成不同的图像。同时可以根据目标和品牌形象，调整文本描述的内容，生成不同风格和色彩的图像，从而提高生成图像的美观度。

快速生成游戏角色素材图片

通过文生图，可以快速生成大量的游戏角色素材，包括任务造型、服装、装备和道具等，不需要手动绘制或寻找素材，从而提高设计的效率和素材的利用率。

ChatGLM和LangChain搭建对话模型技术解决方案

通过ChatGLM和LangChain构建高效的对话模型。基于自然语言处理技术，并使用语言交换协议提升语义理解和交互体验。可广泛应用于聊天机器人、智能客服、社交媒体等场景中，有效解决对话模型中的语义理解和交互问题，提高用户交互的自然性和流畅度。

方案介绍

通过模型在线服务平台PAI-EAS的预置镜像，可以一键拉起ChatLLM-WebUI的应用服务，并通过预置的LangChain插件，快速集成企业业务知识库文件，一键将业务文件通过向量化的方法集成到向量存储检索库中。最终实现将大模型服务集成到企业自己的业务系统中。

应用场景

企业内部问答平台

企业内部问答平台是为员工提供答疑解惑服务的平台。通过基于ChatGLM和LangChain构建的对话模型，企业内部的员工可以提出问题，获取及时有效的答案和解决方案。对话模型不仅可以回答常见问题，还可以通过机器学习进行知识图谱和QA库的构建，提高答案的准确性和覆盖率。

游戏场景NPC对话

在游戏中，NPC对话是玩家获取游戏信息和任务的重要途径。通过基于ChatGLM和LangChain构建的对话模型，NPC对话可以更加自然、流畅、人性化。对话模型可以通过机器学习进行语料库的构建，对话内容可以随着玩家的游戏进度进行个性化调整，提高对话的个性化和情感化，提高游戏的沉浸感和乐趣。

企业智能客服

您可以基于对话模型搭建客服系统，实现智能问答、语义理解和自动回复等功能，提高客户服务效率和质量，增强客户体验和满意度。企业智能客服可通过机器学习进行知识库的构建，实现问题的智能分类和自动标注，并根据客户的反馈进行自动迭代和优化。此外，通过一定的开发，企业智能客服可与企业内部的CRM系统、ERP系统等进行集成，提供更加综合的、个性化的客户服务。

智能旅游顾问

智能旅游顾问可以为用户提供个性化的旅游规划建议和旅游咨询服务，提高旅游体验和满意度。智能旅游顾问可通过机器学习进行用户画像和旅游需求分析，提供个性化的旅游路线和景点推荐，并根据用户的反馈进行自动迭代和优化。提供更加个性化、人性化的旅游服务。

智能家居助手

智能家居助手可以为用户提供智能化的家居控制和家庭娱乐服务，提高生活舒适度和便捷性。智能家居助手可通过机器学习进行用户习惯和家庭需求分析，实现智能场景触发和自动化控制，并根据用户的反馈进行自动迭代和优化。提供更加人性化的家居服务。

高价值用户挖掘及触达技术解决方案

高价值用户挖掘及触达方案实现营销触达全链路。本方案使用阿里云机器学习平台PAI的强大算法能力，通过对用户数据的计算和预测，辅助客户对人群营销决策的判断，在用户召回，流失预测，高价值用户寻找等多个运营场景，帮助客户降低成本，提高效率；客户可通过短信的方式触达用户，完成营销触达的全链路操作。

方案介绍

本方案架构包含数据支撑、智能用户增长、运营管理与触达三个核心模块，可将业务相关数据存储在阿里云OSS中，并结合数据开发治理平台DataWorks进行数据清洗，生成符合运营要求的训练数据、人群数据等；阿里云PAI为您提供的智能用户增长插件，可智能圈选待运营人群、生成运行策略，并联合阿里云短信服务，基于运营计划自动触达发起运营活动。

应用场景

流失/低活用户召回

对长期未访问APP的历史注册用户、以及低活的新用户等通过短信召回的方式，吸引用户回归体验产品，提升APP日活。结合站内用户日常使用习惯、语料与用户特征等训练算法模型，通过lookalike算法寻找活跃用户的相似用户群，评测流失/低活用户的回归潜力，生成召回人群。

高潜用户筛选

在用户数不断增长的条件下，难以通过一对一的方式贴身服务、推动付费，需要通过合适的机制筛选潜力付费用户，完成触达。结合所在付费场景（阅读、电商、教育），结合用户习惯建模自动化评测付费潜力评分。智选SKU/权益/文案等完成用户触达。

货找人精准营销

消费者日常会通过搜索、推荐等寻找意向商品，当存在品牌新品发布、促销活动时，需要主动通知用户浏览详情、参与活动。结合用户搜索、推荐使用习惯，定位用户对品牌、品类、商家、价格等的消费偏好，针对活动/某商品寻找意向人群，进行营销。

通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型技术解决方案

我们以 Meta 最新开源的大语言模型 Llama2 为例，通过PAI-灵骏完成了大语言模型的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署等完整的开发链路。我们提供了两套训练流程，基于Huggingface&DeepSpeed和MegatronLM，可适用于开发Llama2全系列模型。在保证模型效果和Huggingface对齐的前提下，大幅提升大模型训练分布式效率。此外，灵骏还支持业界各类流行的开源大语言模型，包括Bloom系列、Falcon系列、GLM/ChatGLM系列，以及领域大模型galactica等的高效训练和部署。方案整体可用于企业样本标注、创意文本生成、智能对话助手、文本类创作辅助等场景。

方案介绍

下图展示大语言模型（LLM）通过PAI-灵骏从基础开源模型到线上生产应用的开发全链路。涉及的阿里云产品包括机器学习平台PAI、对象存储OSS。步骤包含：资源准备、模型及数据等准备、模型训练、模型离线推理及上传和模型部署这五个阶段。用户在规划好网络和资源、完成资源部署后，可通过Huggingface 或 ModelScope等社区渠道下载Llama2模型，并可在灵骏智算平台的DSW实例中，完成准备预训练数据准备；训练阶段提供多种方案，保障模型效果的同时，提升大模型分布式训练效率；训练所获得的模型可上传至对象存储OSS，并且能够便捷地在PAI-EAS平台部署大模型推理服务。