官方博客-第14页-阿里云开发者社区

  • 2025-05-06
    1334

    MCP 规范新版本特性全景解析与落地实践

    MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本,本文对主要的改动进行详细介绍和解释

  • 43751

    基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统

    基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。

  • 2024-05-15
    1343

    从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

    本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。

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  • 2023-05-15
    7491

    消息队列之 MetaQ 和 Kafka 区别和优势详解

    本篇文章介绍MetaQ和Kafka这两个消息队列的区别和优势。

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  • 2024-05-15
    102472

    大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

    大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。

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  • 2024-05-15
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    Multi-Agent实践第5期:RAG智能体的应用:让AgentScope介绍一下自己吧

    本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。

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  • 2024-05-15
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    All in One:Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践

    当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。

  • 2024-07-29
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    LLM 应用可观测性:从 Trace 视角展开的探索与实践之旅

    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。

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