基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用,支持并发出图。
MaxCompute(ODPS)SQL 发展到今天已经颇为成熟,作为一种 SQL 方言,可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
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。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点
Dataphin v3.13引入了跨节点参数功能,允许任务间传递消息。输出节点(如SQL、Shell、Python任务)能输出参数,输入节点可以接收并使用这些参数。此功能解决了通过公共存储中转消息的复杂性和低效问题。应用场景包括:金融企业的币种转换,其中汇率任务(输出节点)提供汇率,转换任务(输入节点)使用该汇率;以及产品目录更新检查,通过跨节点参数控制是否需要执行数据导入任务。用户可以通过任务编辑器设置和传递跨节点参数,并在运维中进行补数据操作。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景,提供基于Delta Table的近实时增全量一体的数据存储和计算解决方案。
本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。