类目筛选
白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
从大数据到大模型：如何做到“心无桎梏，身无藩篱”
在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。
大模型推理服务全景图
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
日志服务 HarmonyOS NEXT 日志采集最佳实践
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
Serverless Kubernetes 开发实践：异构资源，按需使用
Kubernetes 作为当今云原生业界标准，具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准，使得云资源交付变的越来越简单，与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身，做到面向应用交付，Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力？如何实现GPU等异构资源按需使用？这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践：异构资源，按需使用。
某金融客户核心系统OceanBase数据库性能优化实践
部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中，需要针对业务模型和数据模型进行重构，数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标，以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。
