</div>《阿里云CDN-金融政企CDN最佳实践》电子版地址
2022-11-24
123
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
阿里云CDN-金融政企CDN最佳实践
目录
相关文章
|
2月前
|
域名解析
网络协议
安全
|
17天前
|
消息中间件
NoSQL
Kafka
云原生最佳实践系列 5：基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作
该方案描述了一个大数据ETL流程，其中阿里云Kafka消息根据内容触发函数计算（FC）函数，执行针对MongoDB的增、删、改操作。
350
1
1
|
1月前
|
存储
机器人
|
1月前
|
安全
网络安全
CDN
|
1月前
|
存储
网络协议
安全
|
1月前
|
缓存
负载均衡
Linux
|
1月前
|
自然语言处理
算法
关系型数据库
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
113902
206
253
|
2月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
|
3月前
|
存储
机器学习/深度学习
人工智能
基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具：阿里云MoE大模型最佳实践
随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。
84415
9
9
|
3月前
在使用阿里云OpenAPI的翻译服务时，下载地址的使用是有一定要求的
在使用阿里云OpenAPI的翻译服务时，下载地址的使用是有一定要求的【1月更文挑战第17天】【1月更文挑战第83篇】
35
5
5
热门文章
最新文章
1
超1/3中国500强企业都在用的「汇联易」，为什么选用阿里云RDS？
2
阿里云实时计算Flink的产品化思考与实践【下】
3
云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度
4
购买阿里云活动内云服务器之后设置密码、安全组、增加带宽、挂载云盘教程
5
在阿里云Ubuntu 20.04服务器中搭建一个 Ghost 博客
6
阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别参考
7
飞天发布时刻丨阿里云 ApsaraMQ 全面升级，携手 Confluent 发布全新产品
8
阿里云服务器经济型e实例2核2G3M带宽99元搭建网站图文教程参考
9
阿里云3M带宽云服务器并发多大？阿里云3M带宽云服务器测评参考
10
什么是阿里云FPGA云服务器？FPGA云服务器产品优势及应用场景介绍
