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Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
10 分钟打造你的专属 AI 客服
在这个数字化时代，提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索人工智能（AI）助手的应用，以实现全天候（7x24）的客户咨询响应，全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼，为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。
0 代码！2 种方式，一键部署 DeepSeek 系列模型
DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型，拥有更小参数规模，推理成本更低，基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力，Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 系列模型。完成模型部署后，您即可与模型进行对话体验；或以 API 形式进行调用，接入 AI 应用中。欢迎您立即体验。
进行GPU算力管理
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
Nacos托管LangChain应用Prompts和配置，助力你的AI助手快速进化
AI 应用开发中，总有一些让人头疼的问题：敏感信息（比如 API-KEY）怎么安全存储？模型参数需要频繁调整怎么办？Prompt 模板改来改去，每次都得重启服务，太麻烦了！别急，今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。
破茧成蝶：阿里云应用服务器让传统 J2EE 应用无缝升级 AI 原生时代
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分：第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点，如协议鸿沟、资源冲突和观测失明；第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案，包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性；第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程，确保十年代码无需重写，轻松实现智能化跃迁。
实现企业级 MCP 服务统一管理和智能检索的实践
本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式，并结合 Nacos 服务治理框架，为企业级 MCP 部署提供实用指南。
Modelscope结合α-UMi：基于Modelscope的多模型协作Agent
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。