将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。
本方案将运用函数计算 FC,构建一套高可用性的 Web 服务,以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时,系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务,百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务,对文本数据进行智能识别与解析,最终将总结结果返回给用户。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间,提升集群间的镜像分发效率。
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
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。
本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。