类目筛选
面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
“黏土风格”轻松拿捏，基于函数计算部署 ComfyUI实现AI生图
使用阿里云函数计算FC，快速部署AI绘画工具ComfyUI，体验高质量图像生成。新用户可享180元试用额度，包括GPU、vCPU、内存和调用次数。开通FC和文件存储NAS，通过应用中心选择ComfyUI模板创建应用。
跟着 iLogtail 学习高质量软件建设
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验，本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。
便捷、快速、稳定、高性能，以 GPU 实例演示 Alibaba Cloud Linux 3 对 AI 生态的支持龙蜥技术
在多维度的优化加持下，Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题，让 AI 开发体验更容易更高效。
阿里云 SAE 助力修正商城 3 周内提升系统承载能力 20 倍，轻松应对春晚流量
在 2024 年春节前夕，修正电商事业部面临了前所未有的技术挑战，修正将参与春晚的全民健康好礼派发的活动，且在央视及各大平台进行广告投放，预计流量激增至 16 亿，系统需要承载保底 5 万 QPS，目标 10 万 QPS。修正技术团队迫切需要升级 APP 架构以应对即将到来的超高并发场景。这一挑战不仅是对技术的考验，更是对修正品牌实力的一次展示。为了应对这次巨大的技术挑战，修正技术团队选择与阿里云云原生团队合作，进行 APP 架构的升级。
几百T的视频、图片数据进行更有效地存储和管理
采用传统硬盘搭建存储方案，看起来成本低廉，但是再加上各种附加因素后却大幅攀升，而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在，我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
一文带你玩转全新采集配置 CRD：AliyunPipelineConfig
相较于 AliyunLogConfig，AliyunPipelineConfig 在配置格式、行为逻辑上做了很大改进，主打灵活、简单、稳定。点击本文，手把手教你如何配置 AliyunPipelineConfig，欢迎大家使用~