ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型,支持英中两种语言,训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案,用户只需在ROS控制台配置模板参数,如区域和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用,提高了部署效率和稳定性。
这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
本次方案主要是针对阿里云国际站客户,企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测(Detection)部分,会具体介绍涉及使用产品配置,FAQ等等,同时对整体的理论框架进行简单的介绍,帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况,更好的建立整体性的概念。
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent,而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:日志时间解析错误问题。