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大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
SpringBoot项目部署上云
本文为第一期「实战派」有奖征文优秀作品，在ECS或轻量应用服务器上通过宝塔面板实现SpringBoot项目，并使用域名公网访问。
重磅！阿里云可观测产品家族全新升级，AI +数据双驱动，打造全栈可观测体系
近日，阿里云可观测产品家族正式发布云监控 2.0，隶属产品日志服务 SLS、云监控 CMS、应用实时监控服务 ARMS 迎来重磅升级。
AI时代数据湖实践
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
SpringCloud 应用 Nacos 配置中心注解
在 Spring Cloud 应用中可以非常低成本地集成 Nacos 实现配置动态刷新，在应用程序代码中通过 Spring 官方的注解 @Value 和 @ConfigurationProperties，引用 Spring enviroment 上下文中的属性值，这种用法的最大优点是无代码层面侵入性，但也存在诸多限制，为了解决问题，提升应用接入 Nacos 配置中心的易用性，Spring Cloud Alibaba 发布一套全新的 Nacos 配置中心的注解。
一文梳理我们是如何打造出国内领先的 AI 编程助手「通义灵码」
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能，通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手，通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能，能达到毫秒级的响应速度。目前，通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用，阿里云也在探索多智能体产品，即 AI 程序员，助力数字世界的蓬勃发展，颠覆 IT 生产力。
Spring Cloud+Nacos+KMS 动态配置最佳实践
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能，以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护，解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑，并对其底层工作原理做了简单介绍。