在数字化时代,线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式,而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势,为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求,本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。
vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
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。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性,一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发,学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看,这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求,如同城容灾、异地多活等。