本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
阿里云 ARMS 用户体验监控(RUM)推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发,支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能,能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单,只需几步即可将 SDK 接入项目中,为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
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。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。
在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。