官方博客-第40页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    基于客户真实使用场景的云剪辑Timeline问题解答与代码实操

    本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。

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  • 2024-05-15
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    FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践

    Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。

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  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,IoT 消息:物联网需要什么样的消息技术?

    本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。

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  • 91415

    云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度

    本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。

  • 2024-05-15
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    Higress 基于自定义插件访问 Redis

    本文介绍了Higress,一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关,它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。

  • 2024-05-15
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    浅谈弹性计算管控可观测性体系建设

    为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。

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  • 2024-05-15
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    LISA微调技术解析:比LoRA更低的显存更快的速度

    LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。

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  • 2024-05-16
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    浅谈现代消息队列与云存储

    讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化,百万队列,分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离,FFM与协程,RDMA 传输,列式存储等技术,将消息向流的领域延伸。

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