官方博客-第35页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    766

    MSE Nacos 配置变更审计平台使用指南

    MSE Nacos 配置变更审计平台使用指南

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  • 2024-05-15
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    使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践

    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。

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  • 2024-05-15
    918

    Modelscope结合α-UMi:基于Modelscope的多模型协作Agent

    基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。

  • 2024-05-15
    91444

    深度剖析 RocketMQ 5.0,IoT 消息:物联网需要什么样的消息技术?

    本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。

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  • 78197

    【AAAI 2024】MuLTI:高效视频与语言理解

    多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。

  • 2024-05-15
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    更优性能与性价比,从自建 ELK 迁移到 SLS 开始

    本文介绍了 SLS 基本能力,并和开源自建 ELK 做了对比,可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。

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  • 2024-05-15
    1104

    LISA微调技术解析:比LoRA更低的显存更快的速度

    LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。

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  • 2024-05-15
    57326

    低成本、高稳定性 | 满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践

    业务体量增大后,日益凸显的架构稳定性问题该如何解决?满帮集团选择了上阿里云,采用阿里云 MSE Nacos,MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群,做到了低成本快速的架构升级,以及上云期间业务流量的无损平滑迁移。

  • 2024-05-16
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    浅谈现代消息队列与云存储

    讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化,百万队列,分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离,FFM与协程,RDMA 传输,列式存储等技术,将消息向流的领域延伸。

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