API First 开发模式的核心在于:以 API 为先,将其视为“头等公民”,在构建应用、服务及集成之前,应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式,它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
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。
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括:1. 工具准备:安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备:创建工程目录,进入虚拟环境,配置阿里云凭证信息,配置ROSCDK。3. 代码编写:根据文档描述,编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码:执行ROS代码,创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说,本文通过简单的步骤,让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务,实现自动化部署和管理阿里云资源。
Koordinator v1.4 正式发布!为用户带来更多的计算负载类型和更灵活的资源管理机制
MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力,更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术,可以突破传统困境,让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用,用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体,目前已经在生产级别落地。