阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用,该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查,主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题,点击本文查看论文详解。
本文介绍了如何使用阿里云资源编排服务(ROS)的云开发套件(CDK)将2048小游戏部署到云端。ROS CDK允许使用编程语言定义和部署云资源,简化开发流程。ECS(弹性计算服务)提供灵活的计算资源,确保应用稳定运行。通过初始化工程项目、安装依赖、添加资源等步骤,可以轻松实现游戏的云端部署。文中详细描述了各步骤的操作方法及注意事项,帮助读者顺利完成部署。最后,通过简单命令即可删除资源栈,实现资源的高效管理。
我借助通义灵码完成了 obdiag 项目的第一个 PR,成为了 obdiag 项目的 contributor,我知道通义灵码的能力还远没有发挥出来,今后继续探索,未来可期。
本节介绍SAE产品的部署方式,分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源,适合快速搭建环境;手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置,适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式,如源码仓库、镜像等,并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议,适合长时间运行的微服务和Web应用,而FC(函数计算)更适合短时、高并发的任务处理。
在业务场景中,日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集(StoreView)功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析,让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据,真正做到数据分析不受地域边界的限制。
针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题,PAI提供了智能客服对话系统解决方案,以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例,介绍如何基于人工智能算法,快速构建智能客服对话系统。
本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘,包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
企业构建零信任架构已经成为近年热门的话题之一。本质都是保护企业核心数据安全,防止未经合法授权的数据的访问行为。阿里云SASE依托于阿里云的网络组网优势,为用户提供一个稳定、高效的SD-WAN组网及接入能力,与此同时叠加安全能力。