官方博客-第18页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    全景剖析阿里云容器网络数据链路(一)—— Flannel

    本文是[全景剖析容器网络数据链路]第一部分,主要介绍Kubernetes Flannel模式下,数据面链路的转转发链路

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  • 2024-05-15
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    基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案

    安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。

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    云+AI时代下,Alibaba Cloud Linux 进一步演进思考

    用好开源、做深开源、自研创新,打造全方位安全可信的服务器操作系统。

  • 2024-11-21
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    剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因

    本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理,并解释了为什么会导致这些问题,接着我们利用CoT(思维链)方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因,最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

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  • 2024-12-20
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    AI场景下的对象存储OSS数据管理实践

    本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。

  • 2025-02-14
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    DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析

    本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开,深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术,探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。

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  • 2024-05-15
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    FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践

    Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。

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  • 2024-05-15
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    Higress 全新 Wasm 运行时,性能大幅提升

    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。

  • 2024-05-15
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    使用CDN来加速OSS上存储的文件资源分发

    本文为真实设备电商行业的实践,在网站有大量产品图片上传的场景下,用OSS配合CDN加速,提高了用户的访问速度、站点稳定性,并且提供了节省成本的思路。

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