近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。
DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型,拥有更小参数规模,推理成本更低,基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力,Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 系列模型。完成模型部署后,您即可与模型进行对话体验;或以 API 形式进行调用,接入 AI 应用中。欢迎您立即体验。
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下,对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战,GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
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。
在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战,包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设,以及系统的总结和展望。
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。