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一键云部署：资源编排 ROS 轻松部署 LLM 流程编排服务 Flowise
Flowise 是一个开源低代码平台，用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数，如可用区和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源，并通过 ROS 自动化部署，简化了云上资源和应用的管理。
自动化搭建专属 AI 绘图服务
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先，通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后，介绍了模板的原理和内容，以及ROS编排引擎的作用。接下来，详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程，包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后，提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署，用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
Apache RocketMQ 批处理模型演进之路
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~
阿里云函数计算 x NVIDIA 加速企业 AI 应用落地
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。
深入探索 RUM 与全链路追踪：优化数字体验的利器
本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案，同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践，希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。