本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源，并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型，根据任何图片生成一个小短视频。
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
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。
本次方案主要是针对阿里云国际站客户，企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测（Detection）部分，会具体介绍涉及使用产品配置，FAQ等等，同时对整体的理论框架进行简单的介绍，帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况，更好的建立整体性的概念。
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
