本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。
得益于阿里云函数计算的产品能力,魔搭 SwingDeploy 后的模型推理 API 服务默认具备极致弹性伸缩(缩零能力)、GPU 虚拟化(最小 1GB 显存粒度)、异步调用能力、按用付费、闲置计费等能力,这些能力帮助算法工程师大大加快了魔搭开源模型投入生产的生命周期。
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新,围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
通过阿里云智能媒体服务IMS完成数字人形象训练、人声克隆定制,并使用Timeline实现视频合成及创作,打造一个“声形俱佳”的数字分身。
Kubernetes 作为当今云原生业界标准,具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准,使得云资源交付变的越来越简单,与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身,做到面向应用交付,Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力?如何实现GPU等异构资源按需使用?这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践:异构资源,按需使用。