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Serverless GPU：助力 AI 推理加速
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。
从大数据到大模型：如何做到“心无桎梏，身无藩篱”
在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。
智能理解 PPT 内容，快速生成讲解视频
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。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
从零开始开发 MCP Server
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。
不懂 PromQL，AI 智能体帮你玩转大规模指标数据分析
PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角，探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。
资源编排ROS之自定制资源（多云部署AWS篇）
资源编排服务（Resource Orchestration Service， 简称ROS）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板，在模板中定义所需的云计算资源（例如ECS实例、RDS数据库实例）、资源间的依赖关系等。
人人都是Serverless架构师之传统内容管理系统改造实战二[踩坑实践]
容管理系统是很常见的一种web应用场景，可以用到个人独立站，企业官网展示等场景，具有很高的实用价值，一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务，本篇文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开，介绍改造的基本思路，改造细节，以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题，比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
