当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
本文介绍阿里云智能媒体服务IMS，围绕视频剪辑及数字人训练中的抠图需求，如何运用 绿幕抠图、实景抠图能力，实现高效、便捷的视频制作及合成体验。
AI技术迎来了“百花齐放”的春天，这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能，也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。
MaxCompute支持Global Zorder，使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序，以便数据能有更好的聚集性。
SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建（开放接入部分已在iLogtail开源），基于SLS 性能持续分析，将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验，助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。
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。
ROS（Resource Orchestration Service）是阿里云的资源编排服务，通过模板定义资源和依赖关系。CDK中的Asset模块扮演关键角色，将本地文件转化为云资产，方便上传至OSS（Object Storage Service）存储。OSS是一个云存储服务，能安全存储大量数据，并支持高效访问。通过ROS CDK，开发者可以将本地的Next.js博客项目打包并部署到OSS，实现静态网站的云托管。部署过程包括初始化项目、安装依赖、定义资源、打包博客代码和使用CDK部署到OSS。通过这种方式，开发者可以利用ROS CDK的自动化能力，高效地管理和更新云上资源。
