官方博客-第3页-阿里云开发者社区

  • 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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    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

  • 2024-05-15
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    卓越工程布道:掌握条件判断的模式

    本文是普适性的经验分享,并非按规范局限在 JavaScript 前端视角 做出的总结,除JavaScript外还深入结合了ActionScript 3.0、PHP、C / C++、Basic非纯粹OOP领域语言的经验。

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  • 2025-04-28
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    利用通义灵码和魔搭 Notebook 环境快速搭建一个 AIGC 应用 | 视频课

    当我们熟悉了通义灵码的使用以及 Notebook 的环境后,大家可以共同探索 AIGC 的应用的更多玩法。

  • 2025-08-06
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    JSON 日志分析的“正确姿势”:阿里云 SLS 高效实践指南

    JSON 日志因灵活易扩展而广泛应用,但其海量数据也带来分析挑战。本文系统介绍阿里云日志服务(SLS)中处理 JSON 日志的最佳实践,涵盖数据预处理、索引配置、JSON 函数使用及 SQL 智能生成,助你高效挖掘日志价值。

  • 2025-01-06
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    OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施

    Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。

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  • 2024-05-15
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    云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和应对

    本文介绍了在云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和Fluid 在云原生 AIGC 模型推理场景的优化。

  • 2023-11-06
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    从存储统一到数据融合,SLS在可观测场景的思考和行动

    介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级,融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能,帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。

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  • 2024-05-15
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    从方法论到最佳实践,深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建

    本文主要介绍了云原生安全的现状以及企业应用在云原生化转型中面临的主要安全挑战以及相对成熟的一部分安全体系方法论,深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建。

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