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。
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。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一,广泛应用在电商业务中,用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标,帮助业务人员随时了解业务的实时状态,快速发现问题和机会。同时,通过数据可视化和趋势分析,大屏也提供了决策支持和优化运营的功能,帮助业务人员做出及时的决策和调整策略,优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景,介绍如何构建经典实时数仓,实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转,基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录,介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能,降低业务资源成本。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统,能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪,需要解决三个难题:链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪,快来查看转发吧~