本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。
AI 应用开发中,总有一些让人头疼的问题:敏感信息(比如 API-KEY)怎么安全存储?模型参数需要频繁调整怎么办?Prompt 模板改来改去,每次都得重启服务,太麻烦了!别急,今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。
无论是使用 Nacos-Controller 实现配置的双向同步,还是直接在应用中接入 Nacos SDK 以获得更高级的配置管理特性,都能显著提升配置管理的灵活性、安全性和可维护性。使用 Nacos,您能够更好地管理和优化您的应用配置,从而提高系统的稳定性和可靠性。
通义灵码支持MCP工具使用,通过模型自主规划实现工具调用,深度集成魔搭MCP广场,涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式,适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具,完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法,助力开发者高效拓展AI编码能力。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
性能优化是降低成本的手段之一,每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化,一方面提升系统性能,另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验,探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。