在多维度的优化加持下,Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题,让 AI 开发体验更容易更高效。
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。
日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
基于 IaC 的理念,通过定义一个模板,使用 ROS 提供的 Terraform 托管服务进行自动化部署,可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用(比如 ChatTTS 服务)。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式,有着高效、稳定等诸多优势,也是服务上云的最佳实践。
高可用服务是另外一个高频使用的场景,编写模板的流程和《部署单点WordPress网站》一样,但涉及的资源更多一些。本文以《部署高可用WordPress网站》为例,介绍高可用部署类的模板如何编写。
阿里云ROS CDK结合OSS的资源编排教程,教你如何以代码定义云资源,简化部署流程。ROS CDK允许使用编程语言(如TypeScript、C#)代替JSON或YAML模板,创建和管理云资源,如OSS Bucket。通过Asset模块,本地文件被转化为云资源,ROS CDK的`ros-cdk-ossassets`和`ros-cdk-ossdeployment`则负责资源上传和管理。教程以创建和部署博客到OSS为例,展示了从初始化项目、配置凭证到编写CDK代码,再到打包、部署和更新资源栈的全过程。使用ROS CDK,开发者能更高效地实现云上资源的自动化运维和管理。