本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
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。
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。
本文围绕阿里云CSI(Container Storage Interface)镜像构建的实际案例,探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
在大数据和大模型的加持下,现代数据技术释放了巨大的技术红利,通过多种数据范式解除了数据的桎梏,使得应用程序达到了“心无桎梏,身无藩篱”的自在境界,那么现代应用有哪些数据范式呢?这正是本文尝试回答的问题。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。