官方博客-第27页-阿里云开发者社区

  • 2025-03-21
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    在IDEA中借助满血版 DeepSeek 提高编码效率

    通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。

  • 2025-03-21
    776

    解决隐式内存占用难题

    本文详细介绍了在云原生和容器化部署环境中,内存管理和性能优化所面临的挑战及相应的解决方案。

  • 2025-04-28
    733

    StrmVol 存储卷:解锁 K8s 对象存储海量小文件访问性能新高度

    本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。

  • 2025-05-14
    711

    阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践:链路、成本与高可用性优化

    本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。

  • 2023-09-13
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    AnalyticDB PostgreSQL构建一站式实时数仓实践

    本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图,构建流批一体的一站式实时数仓解决方案,实现一套系统、一份数据、一次写入,即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。

    2,635
  • 2024-05-15
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    走进RDS之MySQL内存分配与管理(上)

    MySQL的内存分配、使用、管理的模块较多,本篇文章主要介绍InnoDB层和SQL层内存分配管理器,主要包括ut_allocator、mem_heap_allocator和MEM_ROOT,代码版本主要基于8.0.25。

    133,483
  • 2024-05-15
    439

    百亿大规模图在广告场景的应用

    这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战,包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设,以及系统的总结和展望。

  • 2024-05-15
    399

    “天猫双11”背后的流量治理技术与标准实践

    一年一度的天猫双11 已经拉下帷幕,大家在疯狂买买买的过程中一定会有疑问:如何保障微服务在双十一的超级峰值下也能如丝般顺滑稳定?这背后的技术原理是怎样的,有没有一些最佳实践与标准?这篇文章就为大家介绍如何结合 Sentinel 与 OpenSergo 玩转双十一背后的流量治理技术与标准。OpenSe...

  • 2024-05-15
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    联合XTuner,魔搭社区全面支持数据集的长文本训练

    XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。

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