官方博客-第21页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

    本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    LISA微调技术解析:比LoRA更低的显存更快的速度

    LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。

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  • 2024-09-02
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    西游再现,一键部署 Flux 文生图大模型生成西游人物

    从花果山的灵石出世,到取经路上的九九八十一难,再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景,如今都能通过 Flux 模型,以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型,搭配 Lora 模型,无需复杂的配置,一键部署,你就能成为这场视觉盛宴的创造者。

  • 2025-01-09
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    阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练,实操掌握AI应用开发

    本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。

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  • 2025-03-21
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    在IDEA中借助满血版 DeepSeek 提高编码效率

    通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。

  • 2025-04-29
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    剑指大规模 AI 可观测,阿里云 Prometheus 2.0 应运而生

    本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。

  • 2025-06-20
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    Function AI 工作流发布:以 AI 重塑企业流程自动化

    本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务,该服务结合 AI 技术与流程自动化,实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景,展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程,并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性,成为企业智能化转型的重要基础设施,助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X最佳实践系列(三):如何实现高效的分页查询

    分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍,如何在数据库中(无论是单机还是分布式)高效的进行翻页操作。

  • 2024-05-15
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    基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践

    游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化,需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统,以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例,指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统,达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。

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