近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑,并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。
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。
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。
本文主要介绍ARMS 错/慢 Trace 分析功能基本原理; 该功能能够覆盖哪些异常 Trace 根因; 最后会介绍一些最佳实践案例。
阿里云消息队列 ApsaraMQ 始终围绕“高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维”三大核心方向进行演进和拓展。在智能化免运维方面,通过 ApsaraMQ Copilot,为企业提供消息数据集成链路的健康管家,让消息服务走进智能化免运维的新时代。