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10分钟轻松实现人脸精准识别
本文将具体介绍如何利用云服务部署深度学习模型，快速接入人脸比对服务。
云端问道第4期实践教学——多媒体数据存储与分发方案部署演示
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务（ROS）实现自动化，涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能，简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节，包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理，确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心，支持数据上传、转码处理和加速分发，保障高效稳定的用户体验。
云端问道18期实践教学-AI 浪潮下的数据安全管理实践
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践，主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
使用云存储构建云上推理平台
本文介绍了大模型分布式推理的工作流、IO分析、存储需求及解决方案。通过分布式缓存和P2P能力，优化了大规模并发场景下的模型加载与分发效率，提升了推理性能。NAS文件存储和OSS加速器在高并发读取和小模型缓存中表现出色，支持秒级加载和高效数据处理。阿里云存储为开发者提供了稳定、高效的推理环境，助力AI应用快速落地。
构建AI数据管道：从数据到洞察的高效之旅最佳实践
本文探讨了大模型从数据处理、模型训练到推理的全流程解决方案，特别强调数据、算法和算力三大要素。在数据处理方面，介绍了多模态数据的高效清洗与存储优化；模型训练中，重点解决了大规模数据集和CheckPoint的高效管理；推理部分则通过P2P分布式加载等技术提升效率。案例展示了如何在云平台上实现高性能、低成本的数据处理与模型训练，确保业务场景下的最优表现。
MaxCompute年度发布
本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生，现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户，日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理（如Object Table）、实时数据处理（如增量物化视图）、性能优化（如MCU2.0和智能调优）以及企业级安全合规能力（如同城容灾和数据脱敏）。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。
深度解析CPFS 在 LLM 场景下的高性能存储技术
本文深入探讨了CPFS在大语言模型（LLM）训练中的端到端性能优化策略，涵盖计算端缓存加速、智能网卡加速、数据并行访问及数据流优化等方面。重点分析了大模型对存储系统的挑战，包括计算规模扩大、算力多样性及数据集增长带来的压力。通过分布式P2P读缓存、IO加速、高性能存算通路技术以及智能数据管理等手段，显著提升了存储系统的吞吐量和响应速度，有效提高了GPU利用率，降低了延迟，从而加速了大模型的训练进程。总结了CPFS在AI训练场景中的创新与优化实践，为未来大模型发展提供了有力支持。
PolarDB-PG AI最佳实践3 ：PolarDB AI多模态相似性搜索最佳实践
本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型（如CLIP）实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件，可以直接在数据库中调用AI模型服务，无需移动数据或额外的工具，简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例，展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索
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