本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手,结合详尽的代码示例,抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。
本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力,并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面: 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
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。
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
云上托管 MCP 搭建 AI Agent 将成为趋势。函数计算 FC 目前已经支持开源 MCP Server 一键托管,欢迎体验。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。
本文是系列文章的第一篇,介绍第一个重要话题:“数据库的分布式事务”,这也是目前普通用户面对分布式数据库产品介绍问的最多的一个内容,如何有效评测分布式事务也是一个非常重要的能力。致敬同行,我们将PolarDB-X事务架构设计上的一些思考和测试方式,做了整理和梳理,期望能对大家更好的理解分布式事务的测试有所帮助。