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云效AppStack+阿里云MSE实现应用服务全链路灰度
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前，为了降低新版本发布带来的风险，期望能够先部署到灰度环境，用小部分业务流量进行全链路灰度验证，验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
vLLM部署Yuan2.0：高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
DCDN助力企业灰度上云产品实践
提起CDN，大家想到的字眼可能是缓存、转发、调度，用来提升终端用户体验、保护源站IP、降低源站流量风险，同时可以将源站的应用功能卸载到边缘，进一步释放边缘算力满足业务需求。DCDN脱胎于CDN，面向动态元素，通过智能路由、协议优化、压缩传输等手段，将转发场景的性能提到极限，广泛应用于电商、游戏、政企等行业。在互联网蓬勃发展，传统企业寻求数字化转型机会的今天，DCDN作为流量的入口，搭配灵活易扩展的“高级条件”及“EdgeScript”，可以通过流量转发这一技术手段，实现客户上云的“安全灰度”。
LISA微调技术解析：比LoRA更低的显存更快的速度
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。
函数计算助力领健信息为“看牙”注入 AI 活力
口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构，面向口腔诊所提供正畸算法，但早期的算法部署遇到较多问题，因此在对比了阿里云的多个云产品之后，最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算，领健技术团队达到了很好的降本效果，相比早前的按月持有 GPU 资源，函数计算的费用降低了 90% 左右，并大大提升了使用体验，实现了前所未有的敏捷性和效率。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
MaxCompute 近实时增全量处理一体化新架构和使用场景介绍
本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景，提供基于Delta Table的近实时增全量一体的数据存储和计算解决方案。