本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网(IoT)场景而发布的云原生消息中间件,旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,本文介绍 ComfyUI API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 ComfyUI +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
从花果山的灵石出世,到取经路上的九九八十一难,再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景,如今都能通过 Flux 模型,以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型,搭配 Lora 模型,无需复杂的配置,一键部署,你就能成为这场视觉盛宴的创造者。
你真的用对了 useRef 吗?在与 TypeScript 一起使用、以及撰写组件库的情况下,你的写法能够避开以下所有场景的坑吗?
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作,通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库,开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务,加速技术落地和应用创新。