官方博客-第42页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    387

    用消费级显卡微调属于自己的Agent

    本文为魔搭社区轻量级训练推理工具SWIFT微调实战教程系列

  • 2024-05-15
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    无忧微服务:如何实现大流量下新版本的发布自由

    本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战,特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE(微服务引擎)提供了一种全链路无损发布方案,旨在消除变更风险,实现白天流量高峰时的安全发布。

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  • 2024-05-15
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    Higress 基于自定义插件访问 Redis

    本文介绍了Higress,一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关,它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。

  • 2024-05-15
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    适合假期自学一战成名的必看秘籍-五板斧打造AgentScope应用

    本文写给有一定编程基础的学习者,得以入门 源码级 开发Agentscope应用,并上线创空间,参加AgentScope的应用开发挑战赛。

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    从故障演练到运维工具产品力评测的探索 | 龙蜥技术

    随着AI和云原生技术的发展,业界运维工具百花齐放,该如何让优秀的工具脱颖而出?

  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2024-08-16
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    PolarDB-X的TPC-H列存执行计划

    本文从官方的角度逐条解析PolarDB-X在TPC-H列存执行计划的设计要点。这些要点不仅包含了各项优化的原理,还提供了相关的证明与代码实现,希望帮助读者更深入地理解PolarDB-X的列存优化器。

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  • 2024-08-26
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    打破传统叙事逻辑,构建基于原子化任务的人机交互

    在复杂中后台设计中,为解决配置变更影响多场景问题,提出结合正向和逆向信息架构,采用原子化任务,动态组合任务,降低用户和开发成本,优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。

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