在数字化转型的大潮中,云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一,函数计算(Function Compute)引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本,以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE(Serverless Application Engine)产品。首先,回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程,并解释了Serverless的核心特点:无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着,详细介绍了SAE的功能与优势,包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量,辅以请求数和流量计费,用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后,通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例,展示了SAE在不同行业的应用效果。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。
本次分享,主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分:首先,我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识;其次,我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例;然后,我将通过实例说明,良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分,我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后,我将总结本次分享并展望未来方向。
在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力,结合大模型的阅读理解和信息整合能力,对该垂直行业的问题提供更贴切的回答,即费、快速定制专属聊天机器人。
本文主要介绍阿里云 Serverless 应用引擎如何帮助企业跨越技术鸿沟,从传统应用架构无感升级到 Serverless 架构,以更高效、更经济的方式进行转型,快速进入云原生快车道,让 2 人的研发团队享受 2000 人技术团队的红利。
近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。