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架构革新：揭示卓越性能与高可扩展的共赢秘诀
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
监控vLLM等大模型推理性能
本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
2025 年可观测 10 大趋势预测
下述报告主要整理自各大网站发布的对 2025 年可观测趋势的预测，作者合并同类项汇总 10 个共性的趋势，欢迎大家一起讨论。
0 代码！2 种方式，一键部署 DeepSeek 系列模型
DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型，拥有更小参数规模，推理成本更低，基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力，Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 系列模型。完成模型部署后，您即可与模型进行对话体验；或以 API 形式进行调用，接入 AI 应用中。欢迎您立即体验。
从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧：安全可观测体系建设刻不容缓
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中，我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性，同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
浏览量超 10w 的热图，描述 RAG 的主流架构
大模型性能的持续提升，进一步挖掘了 RAG 的潜力，RAG 将检索系统与生成模型相结合，带来诸多优势，如实时更新知识、降低成本等。点击本文，为您梳理 RAG 的基本信息，并介绍提升大模型生成结果的方法，快一起看看吧~