Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能领域信息情报检索

Clarifai是一家在视觉识别方面表现出色的人工智能公司,为企业和开发人员解决现实世界的问题。

从头开始构建和部署自定义MCP服务器

Build and Deploy a Custom MCP Server from Scratch

学习如何使用Clarifai上的FastMCP构建和部署自定义MCP服务器。

代理提示工程:深入研究LLM角色和基于角色的格式

Agentic Prompt Engineering: A Deep Dive into LLM Roles and Role-Based Formatting

在LLM和代理商中使用角色的实用指南,其中包括Clarifai,Crewai和Google ADK的示例。

基准测试最佳开源视觉语言模型:Gemma 3 vs. minicpm vs. Qwen 2.5 VL

Benchmarking Best Open-Source Vision Language Models: Gemma 3 vs. MiniCPM vs. Qwen 2.5 VL

基准测试GEMMA-3-4B,minicpm-O 2.6和QWEN2.5-VL-7B-7B - 延迟,吞吐量和可伸缩性。

CLALIFAI 11.5:引入对AI代理和模型上下文协议(MCP)

Clarifai 11.5: Introducing Support for AI Agents and Model Context Protocol (MCP)

Clarifai增加了对代理框架和MCP的支持。在最新版本中探索OpenAI API兼容性,功能强大的新型号和主要SDK升级。

Clarifai 11.4:使用Python SDK

Clarifai 11.4: Faster Model Deployment & Inference with Python SDK

新的基于Python的模型上传和推断Clarifai。更快,更简单且为开发人员建造。

什么是GPU群集以及它们如何加速AI工作负载

What Are GPU Clusters and How They Accelerate AI Workloads

了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载,包括模型培训,微调和实时推断。

如何使用控制中心监视和控制AI工作负载

How to Monitor and Control AI Workloads with Control Center

控制中心为AI团队提供了一个玻璃窗格,以跟踪使用,成本和系统性能 - 都在一个统一的仪表板中。

clarifai

Complete Guide to Audit Logging with Clarifai

使用UI和GRPC API使用审核日志,从模型更新到用户更改,跟踪Clarifai上的每个操作。

GPU分数解释了:如何在单个GPU上运行多个AI工作负载

GPU Fractioning Explained: How to Run Multiple AI Workloads on a Single GPU

了解GPU分数是什么,诸如时髦和多命名GPU(MIG)的技术如何工作以及Clarifai如何自动化GPU共享以有效地运行多个AI工作负载。

Clarifai 11.3:介绍AI游乐场 - LLM战场测试强大的AI模型

Clarifai 11.3: Introducing AI Playground — LLM Battleground to Test Powerful AI Models

发现新的AI游乐场,这是一种使用强大的AI模型进行探索,测试和构建的方法。了解改进的标签工具,平台更新和Python SDK增强功能。

nvidia a10 vs l40s gpus for AI工作负载

NVIDIA A10 vs L40S GPUs for AI Workloads

将NVIDIA A10和L40S GPU进行AI和LLM工作负载进行比较。探索他们的性能,规格和定价,以选择适合您项目的GPU。

CLALIFAI 11.2:与人类in-in-in-div

Clarifai 11.2: Automate Data Labeling at Scale with Human-in-the-Loop

使用Clarifai升级的标签任务自动使用AI和人类审查的数据标记。现在在公共预览中!使用Clarifai升级的标签任务自动使用AI和人类审查的数据标记。现在在公共预览中!

什么是数据标签?建立高质量AI模型的关键

What is Data Labeling? The Key to Building High-Quality AI Models

发现数据标记在AI模型培训中的重要性,以及如何使用高质量的标签解决方案来简化该过程。

光学特征识别(OCR):将文本转换为数字数据

Optical Character Recognition (OCR): Converting Text into Digital Data

发现光学字符识别如何将图像转换为机器可读文本,并探索Clarifai上可用的OCR模型以构建智能的文本提取系统。

如何扩展到零来优化AI基础架构成本

How Scaling to Zero Optimizes AI Infrastructure Costs

了解如何通过Clarifai的Compute编排来降低AI基础架构成本,从而根据需求自动扩展资源,同时优化性能。

基准图像分类的顶视觉语言模型(VLM)

Benchmarking Top Vision Language Models (VLMs) for Image Classification

探索诸如GPT-4O和QWEN2-VL-7B之类的顶级视觉语言模型(VLM)如何在图像分类中执行。

Clarifai 11.1:控制中心(公开预览版):一个仪表板,完全控制您的 AI 操作

Clarifai 11.1: Control Center (Public Preview): One Dashboard, Total Control Over Your AI Operations

Clarifai 的控制中心、GCP 对计算业务流程的支持、DeepSeek-R1 提炼模型以及开源数据实用程序库。

优化 LLM:比较 vLLM、LMDeploy 和 SGLang

Optimizing LLMs: Comparing vLLM, LMDeploy, and SGLang

了解 vLLM、LMDeploy 和 SGLang 如何优化 LLM 推理效率。了解 KV 缓存管理、内存分配和 CUDA 优化。