官方博客-第26页-阿里云开发者社区

  • 2025-04-07
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    不断突破极致:SPL新版数据加工能力焕新登场

    SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。

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  • 2025-04-10
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    用自定义插件生成一篇图文并茂的文章

    本文是《5步教你创建大模型自定义插件》的下篇,主要就已有的自定义插件中的生图能力为例,演示如何生成一个图文并茂的文章。

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    ACK AI Profiling:从黑箱到透明的问题剖析

    本文从一个通用的客户问题出发,描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查,最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析,从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。

  • Post-Training on PAI (3):PAI-ChatLearn,PAI 自研高性能强化学习框架

    人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn,从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。

  • 2023-09-14
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力

    本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.

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  • 2024-05-15
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    通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践

    本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。

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  • 2024-05-15
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    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

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  • 2024-05-15
    189490

    Apache RocketMQ ACL 2.0 全新升级

    RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面,还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制,同时,简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本,并应用在生产环境中。

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    数据库索引回表困难,揭秘PolarDB存储引擎优化技术

    PolarDB分布式版存储引擎采用CSM方案均衡资源开销与可用性。

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