官方博客-第25页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    593

    SLS:基于OTel的移动端全链路Trace建设思考和实践

    本文探讨了移动端全链路Trace的建设思考和实践。

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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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  • 2024-09-03
    815

    面向OpenTelemetry的Golang应用无侵入插桩技术

    文章主要讲述了阿里云 ARMS 团队与程序语言与编译器团队合作研发的面向OpenTelemetry的Golang应用无侵入插桩技术解决方案,旨在解决Golang应用监控的挑战。

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  • 2024-09-05
    954

    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。

  • 2025-01-23
    380

    过年啦,做一个春节贺卡生成器

    本文介绍了如何获取和利用现有的大模型资源,结合魔笔低代码,低成本、高效率地打造一个 AI 春节贺卡生成器。

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  • 2025-02-07
    469

    从铜线到云端:网络技术的跨越与未来趋势

    本文围绕物理网络和云网络基础知识科普进行展开,最后浅谈在AI大模型浪潮下云网络的演进方向。

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  • 2025-02-11
    563

    从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧:安全可观测体系建设刻不容缓

    在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中,我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性,同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力,加强整体、完善的网络安全可观测建设,才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信,在攻克这些网络安全难题之后,AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。

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  • 2025-02-20
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    破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”

    vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。

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  • 2025-02-21
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    基于LLM打造沉浸式3D世界

    阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索,为了解决LLMs与3D结合的问题,近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案,通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。

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