文章介绍了GPT-Sovits,一个开源的生成式语音模型,因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算(Function Compute)提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法,让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算,用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务,并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外,文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景,并提供了详细的步骤指导,帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
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。
PolarDB-X 作为PolarDB分布式版,是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品,采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构,支持集中式和分布式一体化形态,具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力,坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力,为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。