本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
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。
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能,以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载,在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽,确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后,带宽会自动恢复到原设置,节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景,确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用,支持并发出图。
Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.1版本升级中,Dataphin 引入了Lindorm等多项新功能,并开启公共云半托管模式,优化代码搜索,为用户提供更加高效、灵活、安全的数据管理和运营环境,提升用户体验,促进企业数据资产的建设和价值挖掘。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生,降低成本并提供无限容量,通过将存储层分离,使用ESSD作为WAL,OSS作为主存储,实现了成本降低和性能优化。此外,它利用弹性伸缩和抢占式实例,减少了70%的计算成本,并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且,AutoMQ与Apache Kafka相比,能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升,且完全兼容Kafka API。