官方博客-第6页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    基于ASK+TFJob快速完成分布式Tensorflow训练任务

    本文介绍如何使用TFJob在ASK+ECI场景下,快速完成基于GPU的TensorFlow分布式训练任务。

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  • 2024-05-15
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    使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践

    本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。

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  • 2024-05-15
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    实践总结|前端架构设计的一点考究(下)

    作者将【DDD、六边形、洋葱、清洁、CQRS】进行深入学习并梳理总结的一个前端架构设计,并且经历一定应用实践的考验。

  • 2024-05-15
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    基于客户真实使用场景的云剪辑Timeline问题解答与代码实操

    本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。

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  • 2024-05-15
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    高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级

    软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。本篇讨论高并发,从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。

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  • 2024-05-15
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    弹性调度助力企业灵活应对业务变化,高效管理云上资源

    本文主要介绍了弹性调企业灵活应对企业业务变化,并高效管理云上资源。

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  • 2024-05-15
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    阿里云云原生弹性方案,用弹性解决集群资源利用率难题

    本文主要介绍了通过弹性,实现成本优化,解决集群资源利用率难题。

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  • 2024-05-15
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    如何在数字世界复刻一个高还原、高拟真的“你”

    通过阿里云智能媒体服务IMS完成数字人形象训练、人声克隆定制,并使用Timeline实现视频合成及创作,打造一个“声形俱佳”的数字分身。

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  • 2024-05-15
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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。

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