在本文中，作者介绍了 Lingma SWE-GPT，一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
vLLM 是一种便捷的大型语言模型（LLM）推理服务，旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM，用户可以轻松发起推理请求，享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战，如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等，阿里云函数计算（FC）提供了 GPU 预留实例闲置计费功能，优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外，FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式，帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说，vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项，满足不同业务需求。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
Apache Dubbo 最新升级支持云原生，提供一键部署微服务集群与全新可视化控制台，提升全生命周期管理体验，助力企业高效构建云原生应用。
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
本方案将运用函数计算 FC，构建一套高可用性的 Web 服务，以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时，系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，对文本数据进行智能识别与解析，最终将总结结果返回给用户。
