近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
对于正在使用 GitLab 国际站托管代码的企业和研发团队,除迁移至极狐 GitLab 外,国内其他主流的 DevOps 平台也具有完备的产品能力,为开发者提供了更多的选择。其中,阿里云云效也提供了针对常见代码托管平台如 GitHub、GitLab 简单便捷的迁移方案,帮助用户快速完成核心代码数据的迁移,确保代码资产安全。
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
本次分享,主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分:首先,我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识;其次,我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例;然后,我将通过实例说明,良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分,我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后,我将总结本次分享并展望未来方向。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括:通过多模态RAG技术实现图片查重,结合异步调用方法优化货损识别功能。
本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体,解构基于 SSE 长连接通信模型,剖析会话亲和、优雅升级等关键技术,揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
容管理系统是很常见的一种web应用场景,可以用到个人独立站,企业官网展示等场景,具有很高的实用价值,一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务,本篇文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开,介绍改造的基本思路,改造细节,以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题,比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。