本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享,主题为“尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分:1) Serverless技术价值,介绍其发展趋势及优势;2) Serverless函数计算与AI的结合,探讨两者融合的应用场景;3) Serverless函数计算AIGC应用方案,展示具体的技术实现和客户案例;4) 业务初期如何降低使用门槛,提供新用户权益和免费资源。通过这些内容,帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
本次方案将帮助大家实现使用阿里云产品函数计算FC,只需简单操作,就可以快速配置ComfyUI大模型,创建出你的专属毛茸茸萌宠形象。内置基础大模型+常用插件+部分 Lora,以风格化图像生成只需用户让体验键配置简单方便,后续您可以根据自己的需要更换需要的模型、Lora、增加插件。
本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM(Out of Memory)和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征,还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
想象一下,只需简单几步操作,就能生成逼真的语音效果,无论是为客户服务还是为游戏角色配音,都能轻松实现。GPT-Sovits 模型,其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型,以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案,开发者和企业能够快速集成语音合成功能,实现从文本到语音的无缝转换,进而推动智能语音应用的创新和发展。
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。