大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
本文从统一工程交付的概念模型开始,介绍了如何将应用交付的模式显式地定义出来,并通过工具平台落地。
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先,通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后,介绍了模板的原理和内容,以及ROS编排引擎的作用。接下来,详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程,包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后,提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署,用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。
为应对分布式云多集群监控的挑战,阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One,凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点,为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案,实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长,在复杂多变的云原生时代中航行,提供了一个强有力的罗盘与风帆。
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。