2024-05-15
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基于ASK+TFJob快速完成分布式Tensorflow训练任务

本文介绍如何使用TFJob在ASK+ECI场景下,快速完成基于GPU的TensorFlow分布式训练任务。

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2024-05-15
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SLS:使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践

本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。

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2024-06-24
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多环境镜像晋级/复用最佳实践

本文介绍了在应用研发场景中,如何通过阿里云服务实现镜像构建部署的高效和安全。主要关注两个实践方法来确保“所发即所测”。

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2024-05-15
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深度剖析 RocketMQ 5.0,流数据库:如何实现一体化流处理?

本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0,学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams,了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。

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一键生成视频,用 PAI-EAS 部署 AI 视频生成模型 SVD 工作流

本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源,并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型,根据任何图片生成一个小短视频。

2024-05-15
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vLLM部署Yuan2.0:高吞吐、更便捷

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。

2024-07-01
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5% 消耗,6 倍性能:揭秘新一代 iLogtail SPL 日志处理引擎与 Logstash 的 PK

在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。

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2024-05-15
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Modelscope结合α-UMi:基于Modelscope的多模型协作Agent

基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。

2024-05-15
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安全防御四部曲---检测实践方案 (多产品结合)

本次方案主要是针对阿里云国际站客户,企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测(Detection)部分,会具体介绍涉及使用产品配置,FAQ等等,同时对整体的理论框架进行简单的介绍,帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况,更好的建立整体性的概念。

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