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。
聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
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。
很多平台类应用或系统(如电商CRM平台、仓库订单平台等等),它们的服务模型是围绕用户维度(这里的用户维度可以是一个卖家或品牌,可以是一个仓库,等等)展开的。因此,这类型的平台业务,为了支持业务系统的水平扩展性,业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
MaxCompute支持Global Zorder,使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序,以便数据能有更好的聚集性。