本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型,支持英中两种语言,训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案,用户只需在ROS控制台配置模板参数,如区域和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用,提高了部署效率和稳定性。
大模型不知不觉已经火了快一年了,拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而,最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果,我是说如果,能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话,是不是会让这一切更方便快捷?! 按照传统方案,我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤,甚至还需要自行开发很多代码,这样的准入门槛实在,太!高!啦! 而今天,我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台,无需任何代码开发,简单快捷,自动连接企业内部应用与外部应用或数据,搭建企业的自动化服务流程,帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式,只需要部署少量的Logtail容器,即可采集不同业务容器的日志。
本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。
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