RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件，为进一步提升性能，RocketMQ 进行了索引构建流水线改造，同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程，提供了更简便的使用体验，快点击本文查看详情及配置展示~
从花果山的灵石出世，到取经路上的九九八十一难，再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景，如今都能通过 Flux 模型，以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型，搭配 Lora 模型，无需复杂的配置，一键部署，你就能成为这场视觉盛宴的创造者。
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。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
本文整理自阿里云智能集团资深技术专家，云原生产品线中间件负责人谢吉宝（唐三）在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中，网关所扮演的各类角色，AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求，以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。
得益于阿里云函数计算的产品能力，魔搭 SwingDeploy 后的模型推理 API 服务默认具备极致弹性伸缩（缩零能力）、GPU 虚拟化（最小 1GB 显存粒度）、异步调用能力、按用付费、闲置计费等能力，这些能力帮助算法工程师大大加快了魔搭开源模型投入生产的生命周期。
本文中，阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境，讲解模块相比传统头文件有哪些优势，并通过若干个例子，学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。