AnalyticDB PostgreSQL企业数据智能平台是构建数据智能的全流程平台,提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察,让您轻松平移离线任务,使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。
基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。
近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。
直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求,如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜,List处理用户关注列表,使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据,AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略,直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型,支持英中两种语言,训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案,用户只需在ROS控制台配置模板参数,如区域和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用,提高了部署效率和稳定性。
本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式,只需要部署少量的Logtail容器,即可采集不同业务容器的日志。
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
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。