官方博客-第16页-阿里云开发者社区

  • 2024-10-22
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    最佳实践:通义灵码生成单元测试,让单测更简单

    本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则,进而引入如何去编写一个好的单元测试,通义灵码是如何快速生成单元测试的。

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  • 2025-03-06
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    一招解决数据库中报表查询慢的痛点

    本文旨在解决传统数据库系统如PostgreSQL在处理复杂分析查询时面临的性能瓶颈问题。

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  • 2025-04-24
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    为什么一定要做Agent智能体?

    作者通过深入分析、理解、归纳,最后解答了“为什么一定要做Agent”这个问题。

  • 2025-04-29
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    剑指大规模 AI 可观测,阿里云 Prometheus 2.0 应运而生

    本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。

  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2023-12-01
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    Koordinator 助力云原生应用性能提升,小红书混部技术实践

    本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录,介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能,降低业务资源成本。

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  • 2024-05-15
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    不需要懂技术,3分钟幻兽帕鲁服务器搭建教程

    幻兽帕鲁最近非常火。有些小伙伴可能不喜欢跟陌生人一起玩,那么你可以搭建一个专有服务器和朋友一起联机游戏。自己搭建服务器不仅更私密,还能自定义游戏里的一些选项,比如调整工作速度倍率、经验获取倍率等。 这篇教程将引导你在几分钟内快速完成幻兽帕鲁服务器的搭建。

  • 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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    一键生成视频,用 PAI-EAS 部署 AI 视频生成模型 SVD 工作流

    本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源,并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型,根据任何图片生成一个小短视频。

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