这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
ROS CDK提供Asset类,将本地文件转化为云资源,通过ROS CDK部署时,自动上传到指定的OSS Bucket。ROS CDK简化了基础设施即代码的流程,通过TypeScript、JavaScript等编程语言代替JSON或YAML模板,提高了效率和安全性。在实际应用中,通过ROS CDK和OSS,可以将本地博客项目打包并部署到阿里云OSS,实现静态网站的云托管。整个过程包括初始化项目、配置凭证、打包博客内容、通过CDK将内容部署到OSS Bucket,以及配置静态网站托管和自定义域名。
本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型,支持英中两种语言,训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案,用户只需在ROS控制台配置模板参数,如区域和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用,提高了部署效率和稳定性。