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本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。
vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。
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。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。