官方博客-第34页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    基于客户真实使用场景的云剪辑Timeline问题解答与代码实操

    本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。

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  • 2024-05-15
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    FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践

    Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。

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  • 2024-05-15
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    浅谈弹性计算管控可观测性体系建设

    为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。

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  • 2024-05-15
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    【最佳实践】使用CloudLens排查日志时间解析错误问题

    本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:日志时间解析错误问题。

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  • 2024-05-15
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    LISA微调技术解析:比LoRA更低的显存更快的速度

    LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。

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  • 2024-05-21
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    函数计算助力领健信息为“看牙”注入 AI 活力

    口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构,面向口腔诊所提供正畸算法,但早期的算法部署遇到较多问题,因此在对比了阿里云的多个云产品之后,最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算,领健技术团队达到了很好的降本效果,相比早前的按月持有 GPU 资源,函数计算的费用降低了 90% 左右,并大大提升了使用体验,实现了前所未有的敏捷性和效率。

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    突破大表瓶颈|小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析

    PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。

  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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