本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
SLS 推出了 SPL 语言,可以高效的对日志数据的清洗,加工。对 SPL 及 SPL 在阿里云 Flink SLS Connector 中应用进行介绍及举例。
本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。
本文写给有一定编程基础的学习者,得以入门 源码级 开发Agentscope应用,并上线创空间,参加AgentScope的应用开发挑战赛。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。
本文旨在提供一个指导性的框架,帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型,加强数据可视化和云监控能力,助力开发速度。
本文基于阿里云技术服务团队和产研团队,在解决易易互联使用 MSE(微服务引擎)产品无损上线功能所遇到问题的过程总结而成。本文将从问题和解决方法谈起,再介绍相关原理,后进一步拓展到对微服务引擎和云原生网关无损上线能力的介绍。
ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据,具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要,否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露,进而带来严重的安全风险。因此,在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中,标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标,MSE 提供了一整套标准化流程,帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper,从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。