官方博客-第20页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    一文详解 Java 限流接口实现

    本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。

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    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

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    【AAAI 2024】MuLTI:高效视频与语言理解

    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。

  • 2024-05-15
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    元象开源首个MoE大模型:4.2B激活参数,效果堪比13B模型,魔搭社区最佳实践来了

    近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。

  • 2024-05-15
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    企业SaaS应用加速网络场景最佳实践

    企业分支通过SAG接入阿里云SDWAN网络,企业本地员工能够通过阿里云SDWAN应用加速线路实现加速访问SaaS服务,目前方案只支持office365、salesforce、ZOOM,后续会考虑加速逐步增加其他三方应用。

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  • 2024-05-15
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    LISA微调技术解析:比LoRA更低的显存更快的速度

    LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。

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    7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

    AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

  • 2025-01-16
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    现身说法,AI小白的大模型学习路径

    写这篇文章的初衷:作为一个AI小白,把我自己学习大模型的学习路径还原出来,包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料,通过一篇文章给串起来,对大模型建立起一个相对体系化的认知,才能够在扑面而来的大模型时代,看出点门道。

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  • 2025-02-20
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    破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”

    vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。

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