不要再乱找AI工具了，我强烈推荐阿里通义千问！

你好，这里是网络技术联盟站，我是瑞哥。

在2024年7月9日，OpenAI宣布将正式终止对部分地区（包括中国）提供API服务。这一决定在全球范围内引起了广泛关注和讨论。对于依赖OpenAI API的企业和开发者来说，这一政策变化意味着需要迅速找到新的替代方案，以保证业务的连续性和稳定性。

API服务的终止不仅对使用ChatGPT的企业和开发者造成影响，也对整个AI产业产生了深远的影响。许多企业需要重新评估其AI战略，寻找可靠的替代方案，确保其业务和服务不受影响。阿里巴巴作为中国科技巨头之一，在人工智能领域有着深厚的积累。随着OpenAI在部分地区停止API服务，阿里巴巴推出的通义千问Qwen2无疑成为了一个重要的替代方案，显示了中国在大语言模型技术上的雄心和实力。

Qwen2

通义Qwen2系列模型基于Transformer架构，经过大规模数据预训练和精细微调，具备强大的自然语言理解和生成能力。Qwen2在技术上进行了多项优化，包括更大的参数量、更高效的自注意力机制和更长的上下文处理能力。这使得Qwen2在多个自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、问答系统和翻译等。

• 通义千问地址：

https://tongyi.aliyun.com/qianwen/

• 阿里云百炼调用通义大模型API：

https://bailian.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.2579563.0.0.376a3de7VtgExA&accounttraceid=494cccbc11014cf1a6f54cba1bc77e68dsju#/home

表：Qwen2系列模型的参数

通义千问Qwen2在数据训练过程中，使用了来自多种来源的海量数据，涵盖了多个语言和领域。这些数据包括新闻、社交媒体、科学文献等，使得Qwen2能够在广泛的应用场景中提供高质量的文本生成和理解。

在性能优化方面，Qwen2采用了阿里云自主研发的高效计算平台，通过分布式训练和优化算法，提高了模型的训练速度和效果。此外，Qwen2还进行了多项技术创新，如优化的激活函数、模型压缩技术和高效的计算图优化，使得模型在实际应用中表现更加优异。

2024年6月7日，阿里巴巴正式发布了通义千问Qwen2系列模型。Qwen2包括五个不同尺寸的预训练和指令微调模型，分别是Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B。这些模型在多个国际权威测评中取得了优异成绩，展示了其在自然语言处理任务中的强大能力。

在发布之后，Qwen2迅速应用于多个领域。企业可以通过阿里云平台访问Qwen2，利用其强大的文本生成和理解能力，提高业务效率和客户服务质量。例如，Qwen2可以用于智能客服系统，自动生成回复内容，提高客户满意度；也可以用于内容创作，自动生成高质量的文章和报告，节省人工成本。

通义Qwen2的强悍之处

高效的模型架构

通义Qwen2系列基于Transformer架构，利用自注意力机制来捕捉输入序列中各个单词之间的关系。这一架构在处理自然语言时表现出了极高的效率和准确性。Transformer模型不仅能够并行处理数据，还能通过多层的编码器和解码器结构，生成上下文相关的高质量文本。

Qwen2系列进一步优化了Transformer架构，通过引入更多层的编码器和解码器，提高了模型的复杂度和表达能力。同时，Qwen2采用了改进的激活函数和优化算法，使得模型在训练和推理阶段的性能得到了显著提升。

多语言支持与数据多样性

Qwen2系列模型不仅在中文和英语上表现出色，还增加了27种语言的高质量训练数据。多语言支持使得Qwen2能够处理和生成多种语言的文本，满足全球用户的需求。阿里巴巴在数据收集和处理过程中，注重数据的多样性和质量，确保模型能够在不同语言和领域中都能生成连贯且有意义的文本。

这些数据涵盖了新闻、社交媒体、科学文献等多种来源，使得Qwen2具备广泛的知识储备和强大的语言理解能力。通过这些多样化的数据训练，Qwen2能够在不同的应用场景中提供高质量的文本生成和理解服务。

强大的上下文处理能力

Qwen2系列模型在上下文处理能力上进行了显著提升，最高支持128K tokens的上下文长度。这使得Qwen2在处理长文本时，能够保持较高的连贯性和准确性。对于需要处理大量信息的任务，如技术文档撰写、复杂问答系统等，Qwen2能够提供更加准确和详细的回答。

领先的评测成绩

自发布以来，通义千问Qwen2在多个国际权威测评中取得了优异成绩。在MMLU（大规模多任务语言理解）、GPQA（通用问答）、HumanEval（代码生成）等多个测评基准上，Qwen2-72B均取得了世界第一的成绩。这些评测结果展示了Qwen2在自然语言处理任务中的强大能力，也证明了其在国际大模型领域的领先地位。

通义千问对我们有啥实际意义

作为网络工程师和运维工程师，阿里通义千问那简直不要太香！

自动化运维

通义可以帮助生成运维自动化脚本，例如用于配置管理、故障排查和系统监控的脚本。

可以看到通义不仅生成了可以使用的脚本，并且还教你如何使用，有什么注意事项，可谓是一条龙服务。

下面我们来测试一下这个脚本是否能用。

根据通义，首先我们新建一个monitor.sh的脚本文件：

给这个脚本执行权限：

chmod +x monitor.sh

下面的操作，通义给出的是定时任务，因为我是测试这个脚本能不能用，所以就没必要写成定时任务了，不过通义真的很赞，它知道监控类的日志不是运行一次就完了，需要持续进行监控，这点给个大大的👍！

我运行了几次，脚本正常运行！

故障排查和诊断

通义可以解析和分析大量的日志文件，帮助快速发现和定位故障点。提供故障排查的建议和步骤，减少问题解决的时间。

这个我们也能想办法测试一下。

我本地有个日志文件，本质上不属于错误，但是可能有个隐患，这个日志文件太大了，我从中截取了一部分：

完整的是这样的：

Handling 4 trigger(s) that missed their scheduled fire-time.

原本以为，完了，通义肯定识别不出来这个隐患，更不用说给我建议了，But。。。。

它居然解析出来了我说的隐患，更加炸裂的是它提供的解决方案，其中第2点，我们昨天就是用这个方案解决的，不得不说，牛逼👍！

网络配置和管理

自动生成复杂网络设备的配置，例如路由器、防火墙和交换机。帮助检查现有配置的安全性和合规性，并提出改进建议。

生成网络设备的配置，对于我们网络工程师来说那简直就是福音啊，不用去翻官网文档了，管他是思科设备、华为设备、H3C设备，还是Juniper设备，通通扔掉配置文档。

下面我们来测试一下吧！

比如我提了一个需求："我有三台思科交换机，每台交换机各处一个办公室，每个办公室大概有10台电脑，现在希望对交换机进行vlan划分，而且三台交换机所在网络要相互通信，给我一个配置的思路和配置的命令参考"

从专业角度来说，通义给出的思路以及配置没有任何毛病。

我再来看下通义有没有记忆和思考的功能，我直接就问“如果设备是H3C设备，命令又是怎样的？”

没想到的是，通义回答的又是很专业、很准确：

网络工程师可以放心用了。

文档和知识管理

帮助生成和维护技术文档、运维手册和知识库，确保团队的知识共享。提供技术问题的快速解答，支持日常运维工作。

这个也是很有用的，比如建立知识体系之类，有实习生去公司实习，基础部分，你总得要给点文档，这个时候你自己去写这种文档不得写到吐，那么通义能不能胜任这个事情呢？

比如，我提问“我是IT公司的IT主管，公司的服务器都是Ubuntu系统的，现在来了几个实习生，对Ubuntu不是很了解，希望你能给我写个知识图谱，方便实习生能够快速的学习”：

写完图谱后可以让通义详细的写每一部分：

最后自己整理一下很快就能形成公司的知识库。

学习和培训

提供相关技术的学习资源和培训材料，帮助你和你的团队提升技术水平。通过示例代码和配置演示复杂的技术概念和操作步骤。

这个对于我们搞技术也是很不错的，我给你一个例子，比如我想学习Docker，但是我不知道访问什么网站，或者看什么书，这个时候我可以问通义：“能给我列举一些Docker学习的博客和书籍”

通过这些功能，阿里通义千问可以显著提升网络工程师和运维工程师的工作效率，减少人为错误，提高系统和网络的稳定性和安全性。

这么好的全能AI助手，我建议你从今天开始就用起来！

为中国点赞👍

为阿里点赞👍

为通义千问点赞👍