边缘计算的类型及应用概述
边缘计算将计算力移至网络边缘，提升响应速度，降低带宽需求。主要类型包括：边缘设备（如传感器、手机），边缘数据中心（靠近数据源，适用于视频监控等）、边缘云（分布式小型云服务器，支持智能交通等）、边缘服务器（优化网络资源）和云计算型边缘计算（资源共享，安全隐私需关注）。应用广泛，涵盖智能家居、物联网、工业自动化和智能医疗等领域。随着技术发展，边缘计算将持续影响数字化进程。
DistilQwen2：通义千问大模型的知识蒸馏实践
DistilQwen2 是基于 Qwen2大模型，通过知识蒸馏进行指令遵循效果增强的、参数较小的语言模型。本文将介绍DistilQwen2 的技术原理、效果评测，以及DistilQwen2 在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用方法，和在各开源社区的下载使用教程。
PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。
阿里云国际站2025年最新动态：全球云计算加速，中小企业出海利器
2025年，阿里云国际站凭借领先技术与本地化服务，助力企业高效出海。核心产品如弹性计算ECS Enterprise、云原生数据库PolarDB-X及边缘计算ENS Pro全面升级，覆盖全球28个区域，提供低延迟、高稳定性支持。同时推出“海外现货”模式，缩短外贸订单周期50%。通过技术+生态优势，助力中小企业实现全球化增长。