Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
想象一下,只需简单几步操作,就能生成逼真的语音效果,无论是为客户服务还是为游戏角色配音,都能轻松实现。GPT-Sovits 模型,其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型,以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案,开发者和企业能够快速集成语音合成功能,实现从文本到语音的无缝转换,进而推动智能语音应用的创新和发展。
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。
NSDI‘24于4月16-18日在美国加州圣塔克拉拉市举办,汇聚全球网络系统领域的专家。阿里云飞天洛神云网络的两篇论文入选,标志着其创新能力获广泛认可。其中,《Poseidon: A Consolidated Virtual Network Controller that Manages Millions of Tenants via Config Tree》介绍了波塞冬平台,该平台通过统一控制器架构、高性能配置计算引擎等技术,实现了对超大规模租户和设备的高效管理,显著提升了云网络性能与弹性。实验结果显示,波塞冬在启用EIP时的完成时间比Top 5厂商分别快1.8至55倍和2.6至4.8倍。
聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求,本文介绍了模型权重下载及多种部署方案,还阐述了大模型应用落地的常见需求,帮助用户逐步提升模型应用效果。
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。
在 AI 与云原生融合的趋势下,开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP(模型上下文协议)提供统一的交互规范,简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云,提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式,助力开发者高效部署智能服务,实现快速迭代与云端协同。