官方博客-第20页-阿里云开发者社区

  • 2025-06-16
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    告别‘人海战术’!基于EvalScope 的文生图模型智能评测新方案

    生成式模型在文本生成图片等领域的快速发展,为社区带来了日新月异的诸多文生图模型。

  • 2025-06-30
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    基于 AI 网关和 llmaz,提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践

    本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务,并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力,构建稳定、高可用的大模型服务平台。

  • 2024-05-15
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    DataphinV3.14全新升级:数据研发突破全域覆盖,资产治理更加灵活可控

    DataphinV3.14支持传统数据库调用,带来全新高效研发体验,及时全面的数据保护、自定义监控和审批让数据治理更灵活自由。

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  • 2024-05-15
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    计算巢AppFlow-如何在钉钉群实现智能答疑

    随着大模型能力越来越强大,利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而,各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑,仅依靠大模型的通用能力是远远不够的,这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。

  • 2024-09-04
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    浅谈Elasticsearch的入门与实践

    本文主要围绕ES核心特性:分布式存储特性和分析检索能力,介绍了概念、原理与实践案例,希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。

  • 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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  • 2025-04-28
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    StrmVol 存储卷:解锁 K8s 对象存储海量小文件访问性能新高度

    本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。

  • 2025-05-14
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    阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践:链路、成本与高可用性优化

    本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。

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