本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。
通义灵码,是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云的云服务使用场景调优,助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时,大家往往采用Synchronized(同步)或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中,就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题,这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。本篇讨论高并发,从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。
SDCon 全球软件技术大会上,阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践,随着 AIGC 技术的发展,软件研发领域将迎来智能化的新高度,助力 DevOps 流程优化,提升研发效率和研发幸福感。