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。
本文将通过阿里云开源的 Golang Agent,帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据,同时提升运维团队和研发团队的幸福感。
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。
API First 开发模式的核心在于:以 API 为先,将其视为“头等公民”,在构建应用、服务及集成之前,应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式,它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
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。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时,大家往往采用Synchronized(同步)或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中,就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题,这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括:1. 工具准备:安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备:创建工程目录,进入虚拟环境,配置阿里云凭证信息,配置ROSCDK。3. 代码编写:根据文档描述,编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码:执行ROS代码,创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说,本文通过简单的步骤,让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务,实现自动化部署和管理阿里云资源。