prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型，支持英中两种语言，训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案，用户只需在ROS控制台配置模板参数，如区域和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用，提高了部署效率和稳定性。
如何基于向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot。
锁是解决这些问题的传统方法，而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术，它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略，是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中，我们将基于OSS存储服务，推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上，您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来，归档至更低成本的OSS中，形成一张归档表；归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询，满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表，也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
