本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级，事件驱动架构赋能 AI 应用》。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
本次方案将帮助大家实现使用阿里云产品函数计算FC，只需简单操作，就可以快速配置ComfyUI大模型，创建出你的专属毛茸茸萌宠形象。内置基础大模型+常用插件+部分 Lora，以风格化图像生成只需用户让体验键配置简单方便，后续您可以根据自己的需要更换需要的模型、Lora、增加插件。
本次分享，主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分：首先，我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识；其次，我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例；然后，我将通过实例说明，良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分，我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后，我将总结本次分享并展望未来方向。
在当今数字化时代，日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而，随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升，日志数据的体量呈现爆发式增长，给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。