官方博客-第24页-阿里云开发者社区

  • 2023-08-22
    3694

    深度优化 | PolarDB-X 基于向量化SIMD指令的探索

    本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践,包括基本用法及实现原理,以及在具体算子实现中的思考和沉淀。

  • 2023-09-15
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    Hologres RoaringBitmap实践,千亿级画像数据秒级分析

    本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践,实现更快更准的画像分析。

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  • 2024-05-15
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    新一代端侧模型,面壁 MiniCPM 2.0开源,魔搭社区最佳实践

    MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力,更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术,可以突破传统困境,让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。

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  • 2024-05-15
    1173

    vLLM部署Yuan2.0:高吞吐、更便捷

    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。

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2024-08-12
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    统一多层网关好处多,阿里云云原生 API 网关打造全能型网关

    本文分享了作为一款全能型网关【云原生 API 网关】是如何帮助企业落地统一网关架构的。

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  • 2024-09-05
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    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。

  • 2024-11-01
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    告别头文件,编译效率提升 42%!C++ Modules 实战解析 | 干货推荐

    本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。

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  • 2024-11-11
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    应用网关的演进历程和分类

    唯一不变的是变化,在现代复杂的商业环境中,企业的业务形态与规模往往处于不断变化和扩大之中。这种动态发展对企业的信息系统提出了更高的要求,特别是在软件架构方面。为了应对不断变化的市场需求和业务扩展,软件架构必须进行相应的演进和优化。网关作为互联网流量的入口,其形态也在跟随软件架构持续演进迭代中。我们下面就聊一聊网关的演进历程以及在时下火热的 AI 浪潮下,网关又会迸发怎样新的形态。

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