官方博客-第14页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    All in One:Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践

    当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。

  • 2024-07-23
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    一文梳理我们是如何打造出国内领先的 AI 编程助手「通义灵码」

    大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能,通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手,通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能,能达到毫秒级的响应速度。目前,通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用,阿里云也在探索多智能体产品,即 AI 程序员,助力数字世界的蓬勃发展,颠覆 IT 生产力。

  • 2024-08-16
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    让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

    本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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    云+AI时代下,Alibaba Cloud Linux 进一步演进思考

    用好开源、做深开源、自研创新,打造全方位安全可信的服务器操作系统。

  • 2024-11-14
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    万字干货|复杂表格多Agent方案:从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结

    笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

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  • 2024-11-15
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    AI经营|多Agent择优生成商品标题

    商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素,使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一,本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材,提升商品竞争力。

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  • 2024-11-29
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    性能提升利器|PolarDB- X 超详细列存查询技术解读

    本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。

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  • 2025-02-14
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    DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析

    本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开,深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术,探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。

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  • 2024-05-15
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    为大模型工程提效,基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

    本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。

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