官方博客-第7页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

    大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。

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    众安保险 CDP 平台:借助阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 打破数据孤岛,人群圈选提速4倍

    随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展,众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合,这不仅导致数据分析形成数据孤岛,还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题,众安保险引入 Apache Doris,替换了早期复杂的技术组合,不仅降低了系统的复杂性,打破了数据孤岛,更提升了数据处理的效率。

  • 2024-05-15
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    云数据库专属集群MyBase在金融云的物理围笼实践

    本文档详细介绍基于云数据库专属集群MyBase在金融公共云部署物理围笼实践的方案。

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    内附原文|详解SIGMOD’24最佳论文:PolarDB破解多主架构经典难题

    在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。

  • 2024-08-23
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    ICDE’24 | 中国企业首获最佳论文,详解PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移

    数据库领域顶会 ICDE 2024于5月13-17日在荷兰乌特勒支(Utrecht, Netherlands)举办。ICDE (The International Conference on Data Engineering) 与VLDB、SIGMOD被公认为是国际数据管理领域三大顶级学术会议,此次在荷兰召开的ICDE 2024大会,共吸引北京大学、清华大学、浙江大学、MIT、斯坦福等机构,以及谷歌、微软、阿里云、华为、字节等公司的近1000名人员参会,共同探讨AI、数据库、数据处理领域的前沿技术问题。

  • 2024-12-20
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    RDS通用云盘核心能力

    本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力:IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源,包括RDS MySQL实例和ECS实例,耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段,我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响,观察到QPS有显著差异。最后,通过将数据从云盘迁移到OSS中,展示了冷存层的数据归档功能,并进行RDS硬盘缩容,验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作,确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。

  • 2025-04-07
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    极氪汽车云原生架构落地实践

    随着极氪数字业务的飞速发展,背后的 IT 技术也在不断更新迭代。极氪极为重视客户对服务的体验,并将系统稳定性、业务功能的迭代效率、问题的快速定位和解决视为构建核心竞争力的基石。

  • 2025-04-25
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    理工科 MCP Server 神器,补足人工智能幻觉短板

    本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色,但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库,能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API,支持多种调用方式,并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示,WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异,未来结合更多服务将推动AI技术发展。

  • 2025-04-28
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    StrmVol 存储卷:解锁 K8s 对象存储海量小文件访问性能新高度

    本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。

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