本节介绍SAE产品的部署方式,分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源,适合快速搭建环境;手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置,适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式,如源码仓库、镜像等,并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议,适合长时间运行的微服务和Web应用,而FC(函数计算)更适合短时、高并发的任务处理。
本方案利用函数计算的无服务器架构,您可以在函数计算控制台选择魔搭(ModelScope)开源大模型应用模板;同时,我们将利用文件存储 NAS ,为应用服务所需的大模型和相关文件提供一个安全的存储环境;最终通过访问提供的域名进行模型的调用与验证。仅需三步,即可玩转目前热门 AI 大模型。
目前阿里云 ARMS 已经基于 LLM 大模型实现了单链路智能诊断,综合调用链、方法栈、异常堆栈、SQL、指标等多模态数据,结合链路诊断领域专家经验,有效识别单次请求的错慢根因,并给出相应的优化建议。
针对本地存储和 PVC 这两种容器存储使用方式,我们对 ACK 的容器存储监控功能进行了全新升级。此次更新完善了对集群中不同存储类型的监控能力,不仅对之前已有的监控大盘进行了优化,还针对不同的云存储类型,上线了全新的监控大盘,确保用户能够更好地理解和管理容器业务应用的存储资源。
客户机房迁移过程中,发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍,本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。
本文以DeepSeek模型为核心,探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习(RL)实现Time Scaling Law的新范式,突破了传统大模型依赖算力和数据的限制,展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位,同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式,通过“限”与“换”的策略切换,在快速分析与精确计算之间实现平衡,满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
资源编排服务(Resource Orchestration Service, 简称ROS)是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板,在模板中定义所需的云计算资源(例如ECS实例、RDS数据库实例)、资源间的依赖关系等。