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AI Infra之模型显存管理分析
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后，发现显存占用一直上升，从未下降的现象，记录了排查过程。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
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。
MCP Server 实践之旅第 3 站：MCP 协议亲和性的技术解析
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
MaxCompute半结构化数据思考与创新
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。
从零开始使用 ROS CDK 搭建云上解决方案
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括：1. 工具准备：安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备：创建工程目录，进入虚拟环境，配置阿里云凭证信息，配置ROSCDK。3. 代码编写：根据文档描述，编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码：执行ROS代码，创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说，本文通过简单的步骤，让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务，实现自动化部署和管理阿里云资源。
Modelscope结合α-UMi：基于Modelscope的多模型协作Agent
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
跟着iLogtail学习无锁化编程
锁是解决这些问题的传统方法，而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术，它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略，是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。