vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。
MaxCompute通过脚本模式支持IF ELSE分支语句，让程序根据条件自动选择执行逻辑，支持更好的处理因数据不同而需要采用不同策略的业务场景产生的复杂SQL，提高开发者编程的灵活性！
本文来学习一个典型的物联网技术架构，以及在这个技术架构里面，消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面，对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别？学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT，是如何解决这些物联网技术难题的。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证，用更小规模的模型达到更好的效果。