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。
              本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
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。
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。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
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。
阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索,为了解决LLMs与3D结合的问题,近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案,通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。