vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
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。
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。
以Jenkins+Gitlab基于k8s集群实现自建DevOps系统的方式部署开源微服务PiggyMetrics，与云效DevOps对比，介绍真正的免运维，实现高效的业务开发流程。
超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。
英文技术内容翻译难于理解，如何跨语言学习？通义千问结合 Higress 的多模型协议转换能力，可以通过配置插件获得推理模型基于内容理解后的精准翻译，点击本文手把手教你如何配置。
随着云计算的普及，越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上，实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比，传统企业的云下IT规模较大，有比较沉重历史包袱重，以及各种行业安全规范的约束，所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求，仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构，本文主要针对企业客户在云上的南北向流量（访问internet/被internet用户访问）和东西向流量（企业内部VPC互访）的互访、安全、管理等多方面需求，利用CEN-TR（云企业网企业版）实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
