本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。
随着大模型能力越来越强大,利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而,各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑,仅依靠大模型的通用能力是远远不够的,这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖,通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值,以及用户在使用中的最佳实践。
本文聚焦于线上应用的风险管理,特别是针对“错”(程序运行不符合预期)和“慢”(性能低下或响应迟缓)两大类问题,提出了一个系统化的根因诊断方案。
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!
修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别,发现问题越早,修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。