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。
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后,发现显存占用一直上升,从未下降的现象,记录了排查过程。
我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
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。
本文为真实设备电商行业的实践,在网站有大量产品图片上传的场景下,用OSS配合CDN加速,提高了用户的访问速度、站点稳定性,并且提供了节省成本的思路。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。