官方博客-第4页-阿里云开发者社区

  • 2024-12-20
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    尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践

    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。

  • 2025-01-02
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    云端问道第4期实践教学——多媒体数据存储与分发方案部署演示

    该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务(ROS)实现自动化,涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能,简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节,包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理,确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心,支持数据上传、转码处理和加速分发,保障高效稳定的用户体验。

  • 2023-07-04
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    阿里云块存储团队软件工程实践

    文本主要介绍阿里云块存储团队同学们的踩坑经验,总结成案例和方法分享公示,实践和方法论不限于分布式系统。

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  • 2024-12-20
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    云端问道9期实操教学

    本节介绍SAE产品的部署方式,分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源,适合快速搭建环境;手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置,适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式,如源码仓库、镜像等,并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议,适合长时间运行的微服务和Web应用,而FC(函数计算)更适合短时、高并发的任务处理。

  • 2025-01-10
    707

    Qwen2.5 的云端新体验,5 分钟完成极速部署

    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。

  • 2025-01-15
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    Serverless Devs 官网全新升级,Serverless+AI 重磅来袭

    Serverless Devs 官网迎来全新升级,主站以 AI 应用开发的叙事透出项目特性和解决方案。应用中心(Registry)将各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流等呈现给用户。本次升级主题为“一站式 AI/函数/应用开发”,希望为开发者提供更加便利的应用模版搜索和展示服务,本文将对本次升级的三大看点进行整理,欢迎您来体验!

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  • 2025-02-11
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    0 代码!2 种方式,一键部署 DeepSeek 系列模型

    DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型,拥有更小参数规模,推理成本更低,基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力,Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 系列模型。完成模型部署后,您即可与模型进行对话体验;或以 API 形式进行调用,接入 AI 应用中。欢迎您立即体验。

  • 2025-04-17
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    MCP 的 AI 好搭档

    本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。

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  • 2025-04-22
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    从零开始开发 MCP Server

    本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算(FC)。首先通过初始化MCP Server项目,完成本地代码编写,利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包,并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后,提供三种客户端接入方式:官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程,提升了MCP Server的构建效率。

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