Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。
              本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
阅读这个文章可能的收获:理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
              本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案,并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案,帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
              本文介绍了Ganos H3的相关功能,帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格,采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面,这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能,还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析,极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
DeepSeek加速了模型平权,大模型推理需求激增,性能提升主战场从训练转向推理。SSE(Server-Sent Events)和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据,如一问一答场景;WebSocket支持双向实时通信,适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议,能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互,满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大,网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战,需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。