本文详细记录了作者在处理HSF调用异常问题的过程中,从初步怀疑死锁到最终发现并解决活锁问题的全过程。
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE(Serverless Application Engine)产品。首先,回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程,并解释了Serverless的核心特点:无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着,详细介绍了SAE的功能与优势,包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量,辅以请求数和流量计费,用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后,通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例,展示了SAE在不同行业的应用效果。
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
本文提供在阿里云云服务器ECS上基于CentOS 7.9 64位操作系统搭建高可用的小程序服务端的指引。同时指导您在本地开发一个简单的微信/支付宝小程序——ECS小助手,通过远程调用部署在ECS上的服务端,实现在小程序中输入框输入ECS实例ID查询实例详细信息的功能。
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示,SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能,自定义仪表盘;SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据,建设完整统一的大模型可观测方案,为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。