本方案将运用函数计算 FC,构建一套高可用性的 Web 服务,以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时,系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务,百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务,对文本数据进行智能识别与解析,最终将总结结果返回给用户。
本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM(Out of Memory)和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征,还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。
阿里云 AI 搜索开放平台面向企业及开发者提供丰富的组件化AI搜索服务,本文将重点介绍基于AI搜索开放平台内置的 DeepSeek-R1 系列大模型,如何搭建 Elasticsearch AI Assistant。
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。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
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。