本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景，本文介绍 ComfyUI API Serverless 版解决方案，通过使用该方案，用户可以充分利用 ComfyUI +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用，期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
随着云计算和人工智能（AI）技术的飞速发展，企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合，如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台，助力企业简化应用开发流程，减少企业 AI 业务试错成本，加速业务创新，为企业业务发展提供无限可能。
一个有趣的现象引起了作者的注意：当启用行首正则表达式处理多行日志时，采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象？本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
本文介绍了ECS和OSS的操作流程，分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置，通过实验创建并管理存储桶，上传下载文件，确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用，演示如何将对象存储挂载为磁盘，进行大文件加载与模型训练，强调环境搭建（如Conda环境）及依赖安装步骤，确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性，帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用，调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容，快速生成相匹配的解说词；文本模型对解说词进行优化，提高其可读性和吸引力；语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成，只需一键操作，系统即可自动整合图片、文本和音频素材，快速生成对应讲解视频。