vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。
 
              本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体,解构基于 SSE 长连接通信模型,剖析会话亲和、优雅升级等关键技术,揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构,最后再分别从业务场景切入,详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理,包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第四部分部分,主要介绍Kubernetes Terway EBPF+IPVLAN模式下,数据面链路的转转发链路。
 
              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。
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。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。
WordPress 是流行的开源 CMS,阿里云的资源编排服务 (ROS) 提供 IaC 功能,简化云上资源自动化部署,如创建 VPC、ECS、SLB、RDS 和弹性伸缩等。通过 ROS 模板(JSON/YAML),用户能快速部署高可用的 WordPress 环境,包括负载均衡、多可用区的 ECS 服务器集群、高可用 RDS 数据库等。模板定义了资源、参数和输出,用户在 ROS 控制台配置参数后一键部署。ROS 提升了部署效率,便于跨地域复制相同架构。
