本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下,对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战,GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括:通过多模态RAG技术实现图片查重,结合异步调用方法优化货损识别功能。
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。
本篇文章我们将详细介绍怎么轻松在 Anolis OS 上使用 Kata Containers 安全容器
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新,围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签,可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改,其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验,真正做到传输链路安全。
YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点
本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战,特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE(微服务引擎)提供了一种全链路无损发布方案,旨在消除变更风险,实现白天流量高峰时的安全发布。