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語音識別服務(wù)灰度發(fā)布：Paraformer漸進(jìn)式上線部署策略 1. 為什么需要灰度發(fā)布？——從單點驗證到全量穩(wěn)定的必經(jīng)之路 你有沒有遇到過這樣的情況：一個語音識別服務(wù)在本地測試時效果驚艷，模型準(zhǔn)確率98%，響應(yīng)速度不到2秒&…

Glyph部署全流程：從鏡像拉取到結(jié)果輸出 1. 引言：為什么需要Glyph？ 你有沒有遇到過這樣的問題：想讓大模型讀一本小說、分析一份幾十頁的PDF報告，或者理解一段超長代碼，結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型“記不住”？…

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Qwen3-4B-Instruct與ChatGLM4對比：中文生成任務(wù)部署評測 1. 背景與測試目標(biāo) 大模型在中文文本生成任務(wù)中的表現(xiàn)，直接影響其在內(nèi)容創(chuàng)作、智能客服、教育輔助等場景的落地效果。隨著阿里云推出 Qwen3-4B-Instruct-2507，這款基于通義千問系列的…

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