Serverless 架构在前端应用领域的价值

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
简介: Serverless 架构在前端应用领域的价值自制脑图 ,介绍了前端发展史简介和Serverless跟前端的关联。

Serverless 架构在前端应用领域的价值自制脑图 ,
介绍了前端发展史简介和Serverless跟前端的关联。
Screenshot_20230113_152044_com.alibaba.android.rimet_edit_72098079825976.jpg

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
相关文章
|
8天前
|
人工智能 Serverless API
尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践
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。
49 12
|
17天前
|
弹性计算 运维 Serverless
卓越效能,极简运维,体验Serverless高可用架构,完成任务可领取转轮日历!
卓越效能,极简运维,体验Serverless高可用架构,完成任务可领取转轮日历!
|
28天前
|
监控 Serverless 云计算
探索Serverless架构:开发实践与优化策略
本文深入探讨了Serverless架构的核心概念、开发实践及优化策略。Serverless让开发者无需管理服务器即可运行代码,具有成本效益、高可扩展性和提升开发效率等优势。文章还详细介绍了函数设计、安全性、监控及性能和成本优化的最佳实践。
|
11天前
|
弹性计算 Cloud Native Serverless
阿里云 SAE 邀您参加 Serverless 高可用架构挑战赛,赢取精美礼品
阿里云 SAE 邀您参加 Serverless 高可用架构挑战赛,赢取精美礼品。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 Serverless
探索Serverless架构:云计算的新前沿
【10月更文挑战第26天】本文探讨了Serverless架构作为新兴的云计算范式,如何改变应用的构建和部署方式。文章介绍了Serverless的核心概念、优势和挑战,并提供了开发技巧和实用工具,帮助开发者更好地理解和利用这一技术。
|
1月前
|
运维 监控 Serverless
揭秘云计算中的Serverless架构:优势、挑战与实践
揭秘云计算中的Serverless架构:优势、挑战与实践
|
2月前
|
存储 人工智能 前端开发
前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
194 2
|
2月前
|
JavaScript 前端开发 程序员
前端学习笔记——node.js
前端学习笔记——node.js
56 0
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
前端大模型应用笔记(一):两个指令反过来说大模型就理解不了啦?或许该让第三者插足啦 -通过引入中间LLM预处理用户输入以提高多任务处理能力
本文探讨了在多任务处理场景下,自然语言指令解析的困境及解决方案。通过增加一个LLM解析层,将复杂的指令拆解为多个明确的步骤,明确操作类型与对象识别,处理任务依赖关系,并将自然语言转化为具体的工具命令,从而提高指令解析的准确性和执行效率。
|
2月前
|
存储 弹性计算 算法
前端大模型应用笔记(四):如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备(如1核处理器和1GB内存)上实现高效向量存储和检索的方法,旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景,推荐Annoy作为多数情况下的首选方案,并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法,即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 函数计算