在多维度的优化加持下,Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题,让 AI 开发体验更容易更高效。
大模型不知不觉已经火了快一年了,拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而,最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果,我是说如果,能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话,是不是会让这一切更方便快捷?! 按照传统方案,我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤,甚至还需要自行开发很多代码,这样的准入门槛实在,太!高!啦! 而今天,我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台,无需任何代码开发,简单快捷,自动连接企业内部应用与外部应用或数据,搭建企业的自动化服务流程,帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
通过函数计算的能力让阿里云的文档从静态展示升级为动态可操作验证,用户在文档中单击一键部署可快速完成代码的部署及测试。这一改变已在函数计算的活动沙龙中得到用户的认可。
日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
基于 IaC 的理念,通过定义一个模板,使用 ROS 提供的 Terraform 托管服务进行自动化部署,可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用(比如 ChatTTS 服务)。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式,有着高效、稳定等诸多优势,也是服务上云的最佳实践。
高可用服务是另外一个高频使用的场景,编写模板的流程和《部署单点WordPress网站》一样,但涉及的资源更多一些。本文以《部署高可用WordPress网站》为例,介绍高可用部署类的模板如何编写。