最近一年,小玉所在的业务部门发起了轰轰烈烈的微服务化运动,大量业务中台应用被拆分成更细粒度的微服务应用。为了迎接即将到来的双十一大促重保活动,小玉的主管让她在一周内梳理出订单中心的全局关键上下游依赖,提前拉...
XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据,具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要,否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露,进而带来严重的安全风险。因此,在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中,标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标,MSE 提供了一整套标准化流程,帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper,从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。
阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下,介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘,为客户的业务保驾护航。