TCP/IP 这个主题很多文章比较陈旧,且以讹传讹的东西太多,所以本文作者结合了理论和实践去写,旨在通过一系列实验帮助读者深入理解 TCP 连接的建立过程。
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力:IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源,包括RDS MySQL实例和ECS实例,耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段,我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响,观察到QPS有显著差异。最后,通过将数据从云盘迁移到OSS中,展示了冷存层的数据归档功能,并进行RDS硬盘缩容,验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作,确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
NSDI‘24于4月16-18日在美国圣塔克拉拉市举办,阿里云飞天洛神云网络首次中稿NSDI,两篇论文入选。其中《LuoShen: A Hyper-Converged Programmable Gateway for Multi-Tenant Multi-Service Edge Clouds》提出超融合网关LuoShen,基于Tofino、FPGA和CPU的新型硬件形态,将公有云VPC设施部署到边缘机柜中,实现小型化、低成本和高性能。该方案使成本降低75%,空间占用减少87%,并提供1.2Tbps吞吐量,展示了强大的技术竞争力。
在数字化时代,线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式,而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势,为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求,本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。
vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。