本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
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。
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。
在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
内容管理系统是很常见的一种web应用场景,可以用到个人独立站,企业官网展示等场景,具有很高的实用价值,一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务,本系列文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开,介绍改造的基本思路,改造细节,以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题,比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。