DeepSeek加速了模型平权,大模型推理需求激增,性能提升主战场从训练转向推理。SSE(Server-Sent Events)和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据,如一问一答场景;WebSocket支持双向实时通信,适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议,能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互,满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大,网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战,需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
MCP Server 的实施存在着诸多挑战,特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面,Higress 作为 AI 原生的 API 网关,提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案,实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场,将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后,发现显存占用一直上升,从未下降的现象,记录了排查过程。
通过使用阿里云百炼平台,您可以快速构建一个多代理(Multi-Agent)架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求,收集详细信息后,利用阿里云百炼的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索,为顾客推荐最合适的产品。
本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用,调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容,快速生成相匹配的解说词;文本模型对解说词进行优化,提高其可读性和吸引力;语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成,只需一键操作,系统即可自动整合图片、文本和音频素材,快速生成对应讲解视频。
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算(FC)。首先通过初始化MCP Server项目,完成本地代码编写,利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包,并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后,提供三种客户端接入方式:官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程,提升了MCP Server的构建效率。
本文深入探讨了AI时代数据处理的变革与挑战,分析了事件驱动架构(EventBridge)在AI数据处理中的技术优势,并结合实践案例,展示了其在多源数据接入、向量数据库优化、智能数据转换等方面的应用价值。
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.